Boundary effects in kernel estimation of ROC curves
KOLÁČEK, Jan. Boundary effects in kernel estimation of ROC curves. In Compstat 2006 Book of abstracts. 2006. |
Další formáty:
BibTeX
LaTeX
RIS
|
Základní údaje | |
---|---|
Originální název | Boundary effects in kernel estimation of ROC curves |
Název česky | Hraniční efekty při jádrových odhadech ROC křivek |
Autoři | KOLÁČEK, Jan (203 Česká republika, garant, domácí). |
Vydání | Compstat 2006 Book of abstracts, 2006. |
Další údaje | |
---|---|
Originální jazyk | angličtina |
Typ výsledku | Konferenční abstrakt |
Obor | 10101 Pure mathematics |
Stát vydavatele | Itálie |
Utajení | není předmětem státního či obchodního tajemství |
Kód RIV | RIV/00216224:14310/06:00015831 |
Organizační jednotka | Přírodovědecká fakulta |
Klíčová slova anglicky | kernel estimation; reflection; distribution estimation |
Štítky | distribution estimation, kernel estimation, reflection |
Příznaky | Mezinárodní význam, Recenzováno |
Změnil | Změnil: doc. Mgr. Jan Koláček, Ph.D., učo 19999. Změněno: 16. 2. 2015 15:58. |
Anotace |
---|
Receiver Operating Characteristic (ROC) analysis has its origin in signal detection theory, but most of the current work occurs in the medical decision making community. Now, ROC curves have been widely used for evaluating the accuracy and discriminating power of a diagnostic test or statistical model. To derive a smooth estimate for the ROC curve, we use a kernel smoothing method. By this process we estimate a distribution function. It is well known now that kernel distribution estimators are not consistent when estimating a distribution near the finite end points of the support of the distribution function to be estimated. This is due to boundary effects that occur in nonparametric curve estimation problems. To avoid these difficulties we use the technique, which is a kind of generalized reflection method involving reflecting a transformation of the data. |
Anotace česky |
---|
Analýza ROC křivek má svůj původ v teorii signálů, avšak v současné době má široké využití i v medicíně. ROC křivky se dnes hojně používají především pro vyhodnocení přesnosti a diskriminační síly diagnostických testů nebo statistických modelů. Pro získání hladkých odhadů ROC křivky se používá metoda jádrového vyhlazování. Při tomto procesu odhadujeme distribuční funkci. Je dobře známo, že při odhadování blízko (konečné) hranice definičního oboru distribuční funkce nejsou jádrové odhady konzistentní. Tento fakt je součástí tzv. "hraničních efektů", které se vyskytují při neparametrických odhadech křivek. Pro potlačení těchto efektů používáme techniku, která je jistým druhem zobecněné reflexivní metody a je založená na zrcadlení transformovaných dat. |
Návaznosti | |
---|---|
GA402/04/1308, projekt VaV | Název: Klasifikační modely a porovnání jejich prediktivních vlastností |
Investor: Grantová agentura ČR, Klasifikační modely a porovnání jejich prediktivních vlastností | |
LC06024, projekt VaV | Název: Centrum Jaroslava Hájka pro teoretickou a aplikovanou statistiku |
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Centrum Jaroslava Hájka pro teoretickou a aplikovanou statistiku |
VytisknoutZobrazeno: 23. 8. 2024 11:24