Webová aplikace pro odhad AUC plochy pod křivkou ROC
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62690094%3A18450%2F06%3A00002015" target="_blank" >RIV/62690094:18450/06:00002015 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Web-bootstrap estimate of area under ROC curve
Popis výsledku v původním jazyce
The accuracy of binary discrimination models (discrimination between cases with and without any condition) is usually summarized by classification matrix (also called a confusion, assignment, or prediction matrix). Receiver operating characteristic (ROC)curve can visualize the association between probabilities of incorrect classification of cases from the group without condition (False Positives) versus the probabilities of correct classification of cases from the group with condition (True Positives)across all the possible cut-point values of discrimination score. Area under ROC curve (AUC) is one of summary measures. This article describes the possibility of AUC estimate with the use of web based application of bootstrap (re-sampling). Bootstrap isuseful mainly to data for which any distributional assumptions are not appropriate. The quality of the bootstrap application was evaluated with the use of a special programme written in $Csharp .NET$ language that allows to automate t
Název v anglickém jazyce
Web-bootstrap estimate of area under ROC curve
Popis výsledku anglicky
The accuracy of binary discrimination models (discrimination between cases with and without any condition) is usually summarized by classification matrix (also called a confusion, assignment, or prediction matrix). Receiver operating characteristic (ROC)curve can visualize the association between probabilities of incorrect classification of cases from the group without condition (False Positives) versus the probabilities of correct classification of cases from the group with condition (True Positives)across all the possible cut-point values of discrimination score. Area under ROC curve (AUC) is one of summary measures. This article describes the possibility of AUC estimate with the use of web based application of bootstrap (re-sampling). Bootstrap isuseful mainly to data for which any distributional assumptions are not appropriate. The quality of the bootstrap application was evaluated with the use of a special programme written in $Csharp .NET$ language that allows to automate t
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA402%2F04%2F1308" target="_blank" >GA402/04/1308: Klasifikační modely a porovnání jejich prediktivních vlastností</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2006
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
35
Číslo periodika v rámci svazku
2-3
Stát vydavatele periodika
AT - Rakouská republika
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
325-330
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—