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李嘉良

bootstrap在ROC分析中的应用。 （英语） Zbl 1274.62306号

Commun公司。统计、仿真计算。 41，第6期，865-877（2012）.
小结：对于许多复杂的模型来说，估计诊断准确性度量标准误差的问题可能具有挑战性。我们可以通过使用bootstrap方法来解决这一问题，通过重新采样的经验分布来削弱其技术优势。我们考虑了两种情况，在这两种情况下，bootstrap方法可以成功地提高我们对诊断准确度估计器的抽样可变性的认识。第一个应用是根据功能逻辑回归模型推断ROC曲线下的面积，该模型是一种复杂的建模设备，用于描述二分法响应与多个协变量之间的关系。我们考虑使用这种回归方法来建模多个自变量对疾病发生的预测效果。精度测量，例如ROC曲线下的面积（AUC）是从函数回归中得出的。为便于推断，提供了经验估计的渐近结果。第二个应用是通过配对双样本研究测试ROC曲线（WAUC）下两个加权面积的差异。两个WAUC之间的相关性使测试统计量的渐近分布变得复杂。然后，我们使用bootstrap方法获得满意的推理结果。本文提供了仿真和示例，以确认bootstrap方法的优点。

引用于三文件

MSC公司：

62G09号 非参数统计重采样方法
6220国集团 非参数推理的渐近性质
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
第62页，共15页 统计学在心理学中的应用
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.李}，Commun。统计、仿真计算。41，第6号，865--877（2012；Zbl 1274.62306）
全文： 内政部

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