孙美珊;Choi，Kwanghyun先生;赵成雄 利用韩国武装部队军事人格调查数据，利用ROC曲线估计少数民族阶级比例。 （英文） Zbl 1514.62885号 J.应用。斯达。 42，第8期，1677-1689（2015）. 摘要：大韩民国武装部队包括适应不良的应征士兵，如精神病患者、自杀者、被监禁者以及军事指挥官认定适应不良的人。为了解决这些问题，有必要确定适应不良的应征士兵，以确定他们中谁有资格免除现役或需要特别关注。我们使用军事人格问卷（MPI）进行预测。这种预测提出了一种阶级不平衡和阶级重叠的问题，其中大多数人履行现役，少数人失调，后者提前退出现役。因此，大多数分类算法可能显示出较低的分类性能。作为一种替代方案，本研究证明了使用MPI数据有效利用接收器工作特性曲线来估计共享类似MPI测试结果的人的失调比例。我们使用真实的MPI数据集验证了所建议的方法的性能。所建议的方法对于估计不适应军事生活的应征士兵的比例非常有用，并有助于管理应征人员。 MSC公司： 62至XX 统计 关键词：少数人比例;流行率估计;ROC曲线;军人人格调查表;阶级不平衡;类重叠 软件：Matlab公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Sun}等人，J.Appl。Stat.42，No.8，1677--1689（2015；Zbl 1514.62885） 全文： 内政部 参考文献： [1] A.阿格雷斯蒂，分类数据分析导论John Wiley&Sons，纽约，1996年·Zbl 0868.62008 [2] L.Amoroso，维尔弗雷多·帕雷托《计量经济学》第6卷（1938年），第1-21页。doi:10.2307/1910081·doi:10.2307/1910081 [3] K.H.Choi、S.K.Jung、K.P.Chio、C.B.Moon、J.M.Kim、B.K.Park、E.S.Shin、S.P.Yuk和J.K.Bae，新型军人人格测验的研制韩国国防分析研究所，首尔，2009年。 [4] C.Cortes和V.N.Vapnik，支持向量网络，马赫。学习。20（1995年），第273-297页·Zbl 0831.68098号 ·文件编号：10.1007/BF00994018 [5] R.Dash、R.L.Paramguru和R.Dash，有监督和无监督离散化技术的比较分析《国际高级科学杂志》。Technol公司。2（2011年），第29-37页。 [6] E.R.德隆、D.M.德隆和D.L.克拉克·佩尔森，比较两条或多条相关接收机工作特性曲线下的面积：一种非参数方法《生物统计学》第44卷（1988年），第837-845页。doi:10.2307/2531595·兹比尔0715.62207 ·doi:10.2307/2531595 [7] M.Denil和T.Trappenberg，重叠与不平衡高级Artif。智力。6085（2010），第220-231页。 [8] R.O.Duda和P.E.Hart，模式分类与科学分析约翰·威利父子公司，纽约，1973年·Zbl 0277.68056号 [9] J.P.埃根，信号检测理论与ROC分析，认知与感知系列《学术出版社》，纽约，1975年。 [10] T.福塞特，ROC分析简介，模式识别。莱特。27（2006），第861-874页。doi:10.1016/j.patrec.2005.10.010·doi:10.1016/j.patrec.2005.10.010 [11] L.R.Goldberg，诊断人员与诊断体征：精神病与神经症的MMPI诊断，心理医生。单体。通用申请。79（1965），第1-28页。doi:10.1037/h0093885·doi:10.1037/h0093885 [12] N.Japkowicz和S.Stephen，阶级失衡问题的系统研究，整数。数据分析。6（2002年），第429-449页·Zbl 1085.68628号 ·doi:10.3233/IDA-2002-6504 [13] H.J.Lee，新颖的类不平衡检测：基于LVQ的算法及其在安全和CRM中的应用，博士学位。，首尔国立大学，2007年。 [14] P.Martínez-Camblor、C.Carleos和N.Corral，用于比较k个独立ROC曲线的强大非参数统计，J.应用。《统计》第38卷（2011年），第1317-1332页。doi:10.1080/02664763.2010.498504·Zbl 1218.62041号 [15] Matlab 7.10.0版，The MathWorks Inc.，马萨诸塞州纳蒂克，2010年。 [16] MedCalc 14.8.1版，MedCalc Software Bvba，比利时奥斯坦德，2014年。 [17] M.S.佩佩，医学检验分类预测的统计评价牛津大学出版社，纽约，2003年·Zbl 1039.62105号 [18] 任浩、周晓浩、梁浩，一种灵活的ROC曲线估计方法，J.应用。《法律总汇》第31页（2004年），第773-784页。doi:10.1080/0266476042000214493·Zbl 1121.62474号 [19] J.A.Swets、R.M.Dawes和J.Monahan，通过科学做出更好的决策，科学。《美国判例汇编》第283卷（2000年），第82-87页。doi:10.1038/科学美国人1000-82·doi:10.1038/科学美国人1000-82 [20] P.Switzer等人，线性判别分析在遥感卫星图像统计分类中的扩展，J.国际数学协会。地质。12（1980年），第367-376页。doi:10.1007/BF01029421·doi:10.1007/BF01029421 [21] P.-N.Tan、M.Steinbach和V.Kumar，数据挖掘简介艾迪森·卫斯理，纽约，2006年。 [22] H.Xiong、X.Zhang、Y.Zhang、F.Ma、Y.Li和L.Li，军人军训期间抑郁症状患病率调查，上一页。《医学》第41卷（2005年），第642-645页。doi:10.1016/j.ypmed.2005.01.010·doi:10.1016/j.ypmed.2005.01.010 [23] H.Yang和D.Carlin，ROC曲面：ROC曲线分析的推广，生物制药杂志。《美国联邦法律大全》第10卷（2000年），第183-196页。doi:10.1081/BIP-100101021·Zbl 0957.62098号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。