ROC curves as an aspect of classification

KOLÁČEK, Jan. ROC curves as an aspect of classification. In QPRC 2009 New York. 2009.

Basic information

• Original name: ROC curves as an aspect of classification
• Name in Czech: ROC křivky jako aspekt klasifikace
• Authors: KOLÁČEK, Jan (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution).
• Edition: QPRC 2009 New York, 2009.

Other information

• Original language: English
• Type of outcome: Requested lectures
• Field of Study: 10101 Pure mathematics
• Country of publisher: United States of America
• Confidentiality degree: is not subject to a state or trade secret
• WWW: URL
• RIV identification code: RIV/00216224:14310/09:00038114
• Organization unit: Faculty of Science
• Keywords in English: ROC curve; kernel estimation; reflection; distribution estimation
• Tags: International impact, Reviewed

Abstract

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. We estimate a distribution function by this process. It is well known now that kernel distribution estimators are not consistent when estimating a distribution near the finite end points of its support. 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.

Abstract (in Czech)

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.

Links

• LC06024, research and development project: Name: Centrum Jaroslava Hájka pro teoretickou a aplikovanou statistiku

Investor: Ministry of Education, Youth and Sports of the CR, Jaroslav Hájek Center for Theoretical and Applied Statistics