Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

On boundary correction in kernel estimation of ROC curves

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14310%2F09%3A00032296" target="_blank" >RIV/00216224:14310/09:00032296 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    On boundary correction in kernel estimation of ROC curves

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The Receiver Operating Characteristic (ROC) curve is a statistical tool for evaluating the accuracy of diagnostics tests. The empirical ROC curve is the most commonly used non-parametric estimator for the ROC curve. To derive a smooth estimate for the ROC curve, we use a kernel smoothing method which has better statistical properties than empirical. By this process we need to estimate a distribution function. It is well known now that kernel distribution estimators are not consistent when estimating a distribution function near the boundary of its support. This problem is known as ``boundary effects". To avoid these difficulties we use the technique, which is a kind of generalized reflection method involving reflecting a transformation of the data. Theproposed method generates a class of boundary corrected estimators.

  • Název v anglickém jazyce

    On boundary correction in kernel estimation of ROC curves

  • Popis výsledku anglicky

    The Receiver Operating Characteristic (ROC) curve is a statistical tool for evaluating the accuracy of diagnostics tests. The empirical ROC curve is the most commonly used non-parametric estimator for the ROC curve. To derive a smooth estimate for the ROC curve, we use a kernel smoothing method which has better statistical properties than empirical. By this process we need to estimate a distribution function. It is well known now that kernel distribution estimators are not consistent when estimating a distribution function near the boundary of its support. This problem is known as ``boundary effects". To avoid these difficulties we use the technique, which is a kind of generalized reflection method involving reflecting a transformation of the data. Theproposed method generates a class of boundary corrected estimators.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    BA - Obecná matematika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/LC06024" target="_blank" >LC06024: Centrum Jaroslava Hájka pro teoretickou a aplikovanou statistiku</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2009

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Austrian Journal of Statistics

  • ISSN

    1026-597X

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    38

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    AT - Rakouská republika

  • Počet stran výsledku

    16

  • Strana od-do

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus