SEDLAČÍK, Marek a Jaroslav MICHÁLEK. Metody odhadu ROC křivky. Forum Statisticum Slovacum. Bratislava, 2006, roč. 2., č. 5, s. 130-134. ISSN 1336-7420.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Metody odhadu ROC křivky
Název česky Metody odhadu ROC křivky
Název anglicky ROC curve estimation methods
Autoři SEDLAČÍK, Marek (203 Česká republika) a Jaroslav MICHÁLEK (203 Česká republika, garant).
Vydání Forum Statisticum Slovacum, Bratislava, 2006, 1336-7420.
Další údaje
Originální jazyk čeština
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 50200 5.2 Economics and Business
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Kód RIV RIV/00216224:14220/06:00016199
Organizační jednotka Právnická fakulta
Klíčová slova anglicky ROC curve; binormal model; latent random variable; estimation
Štítky binormal model, estimation, latent random variable, ROC curve
Příznaky Recenzováno
Změnil Změnil: doc. RNDr. Marek Sedlačík, Ph.D., učo 8894. Změněno: 2. 1. 2007 19:06.
Anotace
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.
Anotace anglicky
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.
Návaznosti
GA402/04/1308, projekt VaVNázev: Klasifikační modely a porovnání jejich prediktivních vlastností
Investor: Grantová agentura ČR, Klasifikační modely a porovnání jejich prediktivních vlastností
VytisknoutZobrazeno: 13. 10. 2024 19:02