SEDLAČÍK, Marek and Jaroslav MICHÁLEK. Metody odhadu ROC křivky (ROC curve estimation methods). Forum Statisticum Slovacum. Bratislava, 2006, 2., No 5, p. 130-134. ISSN 1336-7420.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name Metody odhadu ROC křivky
Name in Czech Metody odhadu ROC křivky
Name (in English) ROC curve estimation methods
Authors SEDLAČÍK, Marek (203 Czech Republic) and Jaroslav MICHÁLEK (203 Czech Republic, guarantor).
Edition Forum Statisticum Slovacum, Bratislava, 2006, 1336-7420.
Other information
Original language Czech
Type of outcome Article in a journal
Field of Study 50200 5.2 Economics and Business
Country of publisher Czech Republic
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
RIV identification code RIV/00216224:14220/06:00016199
Organization unit Faculty of Law
Keywords in English ROC curve; binormal model; latent random variable; estimation
Tags binormal model, estimation, latent random variable, ROC curve
Tags Reviewed
Changed by Changed by: doc. RNDr. Marek Sedlačík, Ph.D., učo 8894. Changed: 2/1/2007 19:06.
Abstract
ROC křivky mají důležité postavení ve všech odvětvích, kde je potřeba klasifikovat mezi dvěma populacemi. V příspěvku je soustředěna pozornost na metody odhadu ROC křivky. Jsou diskutovány klasické metody odhadu založené na empirické distribuční funkci, vážený regresní odhad a odhad založený na nejlepším nestranném odhady distribuční funkce. Procedury jsou použity ke zpracování reálných medicinských dat.
Abstract (in English)
The receiver operating characteristic (ROC) curve plays an important role in many branches when it is necessary to classify between two populations. In the contribution the attention is concentrated on methods of ROC curve estimation. Three approaches are discussed: classical estimator based on the empirical CDF, the weighted regression estimator, the estimator based on the best unbiased CDF estimator. Then the procedures are applied to the medical real data processing.
Links
GA402/04/1308, research and development projectName: Klasifikační modely a porovnání jejich prediktivních vlastností
Investor: Czech Science Foundation, Classification models and the assessment of their predictive properties
PrintDisplayed: 22/7/2024 08:22