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NTIS 바로가기응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.24 no.2, 2011년, pp.269 - 278
홍종선 (성균관대학교 통계학과) , 이원용 (성균관대학교 통계학과)
There are many researches that have considered the distribution functions and appropriate covariates corresponding to the scores in order to improve the accuracy of a diagnostic test, including the ROC curve that is represented with the relations of the sensitivity and the specificity. The ROC analy...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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Pepe는 ROC 회귀분석법을 어떻게 구분 했는가? | 일반적인 ROC 분석은 공변량을 고려하지 않은 자료를 기반으로 작성하여 비모수적 경험적(nonparametric empirical) ROC 분석이라고 한다. Pepe (2003)는 공변량을 고려하여 ROC 회귀분석(regression analysis)법을 제안하였는데, 스코어의 분포함수를 아는 경우에 선형모형을 고려한 모수적(parametric) 방법과 분포함수를 모르는 경우의 준모수적(semiparametric) 방법으로 구분하였다. Pepe가 제안한 두 가지의 방법으로 구한 ROC 곡선이 고전적인 비모수적 경험적 ROC 곡선과의 적합을 연구하였다. | |
ROC 곡선이란? | ROC 곡선(Receiver Operating Characteristic Curve)은 성과(performance)를 기반으로 한 분류모형(classification model) 또는 분류자(classifiers)를 시각화할 수 있고 평가할 수 있는 유용한 방법이다. ROC 곡선은 분류자의 ‘hit rate’(이익) 또는 ‘sensitivity’(민감도)와 ‘false alarm rate’(비용) 또는 ‘1-specifity’(1-특이도) 사이에 교환(trade-off)을 나타내는 신호탐지이론에서 오랫동안 사용되어졌다(Sobehart와 Keenan, 2001; Engelmann 등, 2003; Drummond와 Holte, 2006). | |
ROC 곡선은 신호탐지이론 외에 어디에서 사용되는가? | ROC 곡선은 분류자의 ‘hit rate’(이익) 또는 ‘sensitivity’(민감도)와 ‘false alarm rate’(비용) 또는 ‘1-specifity’(1-특이도) 사이에 교환(trade-off)을 나타내는 신호탐지이론에서 오랫동안 사용되어졌다(Sobehart와 Keenan, 2001; Engelmann 등, 2003; Drummond와 Holte, 2006). 또한 의사결정과 의학진단의 체계에서 폭넓게 사용되어졌다 (Hanley와 McNeil, 1982; Swets, 1988; Zou, 2002). ROC 곡선의 특성에 관한 설명과 실증연구에서 ROC 분석을 응용하는데 관련된 정보는 Fawcett (2003)과 Provost와 Fawcett (1997, 2001), 홍종선과 최진수 (2009), 홍종선 등 (2010)에서 발견할 수 있다. |
홍종선, 주재선, 최진수 (2010). 혼합분포에서의 최적분류점, , 23, 13-28.
Drummond, C. and Holte, R. C. (2006). Cost curves: An improved method for visualizing classifier performance, Machine Learning, 65, 95-130.
Engelmann, B., Hayden, E. and Tasche, D. (2003). Measuring the discriminative power of rating systems, Discussion Paper, Series 2: Banking and Financial Supervision.
Fawcett, T. (2003). ROC Graphs: Notes and practical considerations for data mining researchers, Technical Report HPL-2003-4, HP Laboratories, 1-28.
Gatsonis, C. A., Begg, C. B. and Wieand, S. A. (1995). Introduction to advances in statistical methods for diagnostic radiology: A symposium, Academic Radiology, 2, S1-3.
Hanley, A. and McNeil, B. (1982). The meaning and use of the area under a receiver operating characteristics curve, Diagnostic Radiology, 143, 29-36.
McCullagh, P. and Nelder, J. A. (1983). Quasi-likelihood functions, Annals of Statistics, 11, 59-67.
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Sobehart, J. R. and Keenan, S. C. (2001). Measuring default accurately, credit risk special report, Risk, 14, 31-33.
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Swets, J. A. (1988). Measuring the accuracy of diagnostic systems, American Association for the Advancement of Science, 240, 1285-1293.
Swets, J. A. and Pickett, R. M. (1982). Evaluation Diagnostic Systems, Methods from Signal Detection Theory, Academic Press, New York.
Tasche, D. (2006). Validation of internal rating systems and PD estimates, On-line bibliography available from: http://arXiv:physics/0606071.
Zou, K. H. (2002). Receiver operating characteristic literature research, On-line bibliography available from: http://www.spl.havard.edu/pages/ppl/zou/roc.html.
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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