Classification Tree Based on Receiver Operating Characteristic Curves

• Autorzy: Agnieszka Rossa
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper deals with a new classification algorithm for discriminating between two populations. The proposed algorithm uses properties of a receiver operating characteristic function ROC(y) and a goodness-of-fit statistic proposed for testing the null hypothesis H0:ROC(v) = V against H1: ~ H0. (original abstract)

W artykule przedstawiono propozycję konstrukcji drzewa klasyfikacyjnego, wykorzystującą własności krzywych operacyjno-charakterystycznych oraz statystyki testu zgodności x2 dla weryfikacji hipotezy zerowej H0: ROC(v) = v przeciwko hipotezie H1: ~ H0.(abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Stochastic models; Statistical tests; Goodness-of-fit tests; Estimation methods

PL

Modele stochastyczne; Testy statystyczne; Testy zgodności rozkładów; Metody estymacji

• Czasopismo: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
• Rocznik: 2006
• Tom: 196 Multivariate Statistical Analysis : Methods and Applications
• Strony: 113--121

Twórcy

autor

Agnieszka Rossa

• University of Lodz, Poland

Bibliografia

• Green D. M., Swets J. A. (1966), Signal Detection Theory and Psychophysics, Wiley, New York.
• Lloyd C. J. (1998), "Using Smoothed Receiver Operating Characteristic Curves to Summarize and Compare Diagnostic Systems", Journal of American Statistical Association, 93, 1356-1364.
• Lloyd C. J. (2002), "Semi-Parametric Estimation of ROC Curves Based On Binomial Regression Modelling", Australian and New Zeland Journal of Statistical, 44, 75-86.
• Thomas A. N., Myers J. L. (1972), "Implications of Latency Data for Threshold and Non-Threshold Models of Signal Detection", Journal of Mathematical Psychology, 9, 253-285.