• 제목/요약/키워드: ROC curve

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ROC Curve for Multivariate Random Variables

  • Hong, Chong Sun
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제20권3호
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    • pp.169-174
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    • 2013
  • The ROC curve is drawn with two conditional cumulative distribution functions (or survival functions) of the univariate random variable. In this work, we consider joint cumulative distribution functions of k random variables, and suggest a ROC curve for multivariate random variables. With regard to the values on the line, which passes through two mean vectors of dichotomous states, a joint cumulative distribution function can be regarded as a function of the univariate variable. After this function is modified to satisfy the properties of the cumulative distribution function, a ROC curve might be derived; moreover, some illustrative examples are demonstrated.

생존 분석 자료에서 적용되는 시간 가변 ROC 분석에 대한 리뷰 (Review for time-dependent ROC analysis under diverse survival models)

  • 김양진
    • 응용통계연구
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    • 제35권1호
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    • pp.35-47
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    • 2022
  • Receiver operating characteristic (ROC) 곡선은 이항 반응 자료에 대한 마커의 분류 예측력을 측정하기 위해 널리 적용되어왔으며 최근에는 생존 분석에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 여러 가지 유형의 중도 절단과 원인 불명 등 다양한 종류의 결측 자료를 포함한 생존 자료 분석에서 마커의 사건 발생 여부에 대한 예측력을 판단하기 위해 기존의 통계량을 확장하였다. 생존 분석 자료는 각 시점에서의 사건 발생 여부로 이해할 수 있으며, 따라서 시점마다 ROC 곡선과 AUC를 구할 수 있다. 본 논문에서는 우중도 절단과 경쟁 위험 모형하에서 사용되는 다양한 방법론과 관련 R 패키지를 소개하고 각 방법의 특성을 설명하고 비교하였으며 이를 검토하기 위해 간단한 모의실험을 시행하였다. 또한, 프랑스에서 수집된 치매 자료의 마커 분석을 시행하였다.

NONPARAMETRIC MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION OF A CONCAVE RECEIVER OPERATING CHARACTERISTIC CURVE VIA GEOMETRIC PROGRAMMING

  • Lee, Kyeong-Eun;Lim, Johan
    • 대한수학회보
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    • 제48권3호
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    • pp.523-537
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    • 2011
  • A receiver operating characteristic (ROC) curve plots the true positive rate of a classier against its false positive rate, both of which are accuracy measures of the classier. The ROC curve has several interesting geometrical properties, including concavity which is a necessary condition for a classier to be optimal. In this paper, we study the nonparametric maximum likelihood estimator (NPMLE) of a concave ROC curve and its modification to reduce bias. We characterize the NPMLE as a solution to a geometric programming, a special type of a mathematical optimization problem. We find that the NPMLE is close to the convex hull of the empirical ROC curve and, thus, has smaller variance but positive bias at a given false positive rate. To reduce the bias, we propose a modification of the NPMLE which minimizes the $L_1$ distance from the empirical ROC curve. We numerically compare the finite sample performance of three estimators, the empirical ROC curve, the NMPLE, and the modified NPMLE. Finally, we apply the estimators to estimating the optimal ROC curve of the variance-threshold classier to segment a low depth of field image and to finding a diagnostic tool with multiple tests for detection of hemophilia A carrier.

Fuzzy Logic Systems을 이용한 X-선 영상의 진단평가 (Diagonstic Evaluation of X-Ray Imaging using Fuzzy Logic Systems)

  • 이용구
    • 전자공학회논문지 IE
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    • 제46권3호
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    • pp.62-67
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    • 2009
  • 본 논문에서는 퍼지논리시스템을 이용하여 ROC 곡선을 설계하였다. ROC 곡선은 진단평가를 위하여 이용되고, ROC 곡선을 평가하는 진단자는 초보 진단자를 선정하였다. 학습을 통한 ROC 곡선에 관한 진단능력을 평가하기 위하여 흉부 X-선 사진이 사용되었다. 진단을 위해 잡음과 신호(병변)을 갖는 X-선 필름을 사용하였다. 남성과 여성 간의 진단능력의 차이에 관하여 나타난 결과는 여성보다 남성이 우세한 것으로 나타났으나 그 차이는 작은 것으로 나타났다.

성격점수를 이용한 ROC-curve 기반 사상체질 분류 방법에 대한 연구 (A Study on Sasang Constitutional Classification Methods based on ROC-curve using the personality score)

  • 김호석;장은수;김상혁;유종향;이시우
    • 한국한의학연구원논문집
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    • 제17권2호
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    • pp.107-113
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    • 2011
  • Objectives : Sasang typology is extensively studied for the Sasang constitution diagnosis objectification with various data, for example, questionaires, reference materials, etc and analyzed with the several statistical methods. In this study, we used ROC-curve (Receiver Operating Characteristic curve) analysis to diagnose Sasang constitution, which is a kind of epidemiologic research methods and is away from traditional statistical methods. Methods : We collected personality questionnaire which consists of 15 items, from 24 oriental medical clinics. We analyzed the sensitivity and specificity using ROC curve method based on the score of personality questionnaire and also investigated classification accuracy and cut-off value of Sasang constitution. Results : The AUC (area under the ROC curve) value was 0.508 (p=.5511) for Taeeumin, 0.629 (p<.0001) for Soeumin and 0.604(p<.0001) for Soyangin, respectively. so the classification accuracy for Soeumin was highest Soeumin for over 30 points and Soyangin for below 28 points respectively. Conclusions : We suggest that Taeeumin is not classified easily in the ROC-curve analysis. We may classify Soeumin and Soyangin but the accuracy of Sasang constitutional diagnosis is still low.

진단검사의 특성 평가를 위한 Receiver Operating Characteristic (ROC) 곡선의 활용 (Application of Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve for Evaluation of Diagnostic Test Performance)

  • 박선일;오태호
    • 한국임상수의학회지
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    • 제33권2호
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    • pp.97-101
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    • 2016
  • In the field of clinical medicine, diagnostic accuracy studies refer to the degree of agreement between the index test and the reference standard for the discriminatory ability to identify a target disorder of interest in a patient. The receiver operating characteristic (ROC) curve offers a graphical display the trade-off between sensitivity and specificity at each cutoff for a diagnostic test and is useful in assigning the best cutoff for clinical use. In this end, the ROC curve analysis is a useful tool for estimating and comparing the accuracy of competing diagnostic tests. This paper reviews briefly the measures of diagnostic accuracy such as sensitivity, specificity, and area under the ROC curve (AUC) that is a summary measure for diagnostic accuracy across the spectrum of test results. In addition, the methods of creating an ROC curve in single diagnostic test with five-category discrete scale for disease classification from healthy individuals, meaningful interpretation of the AUC, and the applications of ROC methodology in clinical medicine to determine the optimal cutoff values have been discussed using a hypothetical example as an illustration.

민감도와 특이도 직선을 이용한 부분 AUC (Partial AUC using the sensitivity and specificity lines)

  • 홍종선;장동환
    • 응용통계연구
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    • 제33권5호
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    • pp.541-553
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    • 2020
  • Receiver operating characteristic (ROC) 곡선은 민감도와 특이도로 표현되며, ROC 곡선을 이용하는 최적분류점도 민감도와 특이도만을 반영하지만, 본 연구에서는 질병률과 효용을 추가하여 고려하는 기대효용함수를 연구한다. 특히 교차하는 ROC 곡선들의 area under the ROC curve (AUC) 값들이 유사한 경우에 특정한 부분의 부분 AUC를 비교해야 한다. 본 연구에서는 정의된 민감도 직선과 특이도 직선을 바탕으로 각각 높은 민감도와 특이도를 나타내는 부분 AUC를 제안한다. ROC 곡선들이 교차하고 동일한 AUC 값을 갖는 다양한 분포함수를 설정하여, 민감도 직선과 특이도 직선을 이용하여 구한 부분 AUC를 비교하면서 모형의 판별력을 향상시키는 방법을 제안한다.

Estimating the AUC of the MROC curve in the presence of measurement errors

  • G, Siva;R, Vishnu Vardhan;Kamath, Asha
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제29권5호
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    • pp.533-545
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    • 2022
  • Collection of data on several variables, especially in the field of medicine, results in the problem of measurement errors. The presence of such measurement errors may influence the outcomes or estimates of the parameter in the model. In classification scenario, the presence of measurement errors will affect the intrinsic cum summary measures of Receiver Operating Characteristic (ROC) curve. In the context of ROC curve, only a few researchers have attempted to study the problem of measurement errors in estimating the area under their respective ROC curves in the framework of univariate setup. In this paper, we work on the estimation of area under the multivariate ROC curve in the presence of measurement errors. The proposed work is supported with a real dataset and simulation studies. Results show that the proposed bias-corrected estimator helps in correcting the AUC with minimum bias and minimum mean square error.

ACCURACY CURVES: AN ALTERNATIVE GRAPHICAL REPRESENTATION OF PROBABILITY DATA

  • Detrano Robert
    • 대한예방의학회:학술대회논문집
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    • 대한예방의학회 1994년도 교수 연수회(역학)
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    • pp.150-153
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    • 1994
  • Receiver operating characteristic (ROC) curves have been frequently used to compare probability models applied to medical problems. Though the curves are a measure of the discriminatory power of a model. they do not reflect the model's accuracy. A supplementary accuracy curve is derived which will be coincident with the ROC curve if the model is reliable. will be above the ROC curve if the model's probabilities are too high or below if they are too low. A clinical example of this new graphical presentation is given.

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ROC 기법을 이용한 침수유발 한계강우량 정확도 산정 (Accuracy Evaluation of Critical Rainfall for Inundation Using ROC Method)

  • 추경수;이석호;강동호;김병식
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.367-367
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    • 2019
  • 최근 기후변화로 인해 국지성 호우 및 태풍의 빈도가 빈발하고 및 규모가 커지고 있으며 그로 인한 홍수피해규모는 증가하고 있다. 본 논문에서는 도시 지역의 호우로 인한 침수유발 강우량을 산정하는 기법의 정확도를 산정하는데 목적이 있으며 이를 위해 ROC(Receiver Operation Characteristic Curve) 분석을 이용하였다. 본 논문에서는 분포형 홍수해석 모형인 S-RAT 모형과 2차원 침수해석 모형 FLO-2D을 커플링하여 호우로 인한 침수해석을 실시하였으며 강우시나리오는 설계 강우 200mm의 강우를 10% 간격으로 증가시켜 강우량 대비 침수심 자료를 모의하였다. 모의한 침수심 자료를 이용하여 유역 격자를 $1km{\times}1km$ 별 강우량-침수심 관계곡선식을 제시하였으며 개발된 곡선식을 이용하여 특정 침수심(20cm)을 유발시키는 강우량(한계강우량)을 산정하였다. 정확도 산정은 ROC(Receiver Operation Characteristic Curve) 분석 방법을 이용하여 침수 유무의 적중률에 따른 민감도와 특이도를 이용하여 AUC(Area Under the Curve)의 점수로 정확도를 판단하였다. 본 논문에서는 본 논문에서 제시한 한계강우량의 정확도를 판단하기 위하여 2011년 7월의 사당역 일대 침수사례를 이용하였다. 실제 침수정보가 없어 실제 호우사상과 실제 하수관망을 고려할 수 있는 SWMM 모형을 이용하여 침수분석을 실시하였다. 분석 결과 평균 ROC는 약 0.7로 나타났으며 5 단계의 구분에서 Fair 단계로 적정 수준의 정확도를 확보한 것으로 나타났다.

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