联系函数未知时对ROC的估计

发布时间：2018-12-29 21:11

【摘要】：近几十年来,诊断医学有了极大的进步,为诊断疾病和检查身体的损伤方面提供了新的方法。评定诊断测试的作业特征的研究工作目的就是要选择准确性高和花费有效性高的测试方案。为了描述诊断的准确性,越来越普遍使用的统计工具是ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线。 本文首先介绍ROC 曲线及其相关的基本概念及其特性。按照处理的数据类型的不同,对几种典型的估计ROC 曲线的方法进行了讨论,并对回归方法中的位置——尺度模型进行了详细介绍,这个模型经过变换其本质上是一个广义线性模型。 受广义局部线性单变量模型的启发,我们提出一种改进的位置——尺度模型来估计ROC 曲线。这种改进的模型比原先的模型更符合实际,并得到满意结果。
[Abstract]:In recent decades, diagnostic medicine has made great progress, providing new methods for the diagnosis of diseases and examination of physical injuries. The aim of this study is to select a test scheme with high accuracy and high cost effectiveness. In order to describe the accuracy of diagnosis, more and more commonly used statistical tool is ROC (Receiver Operating Characteristic) curve. This paper first introduces the ROC curve and its related basic concepts and characteristics. According to the different types of data processed, several typical methods of estimating ROC curve are discussed, and the location-scale model in the regression method is introduced in detail. The model is transformed into a generalized linear model. Inspired by the generalized local linear univariate model, we propose an improved location-scale model to estimate the ROC curve. The improved model is more practical than the original model, and satisfactory results are obtained.
【学位授予单位】：四川大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：R311

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本文编号：2395410