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Die ROC-Kurve (ROC: englisch für receiver operating characteristic bzw. deutsch Operationscharakteristik eines Beobachters ), auch Grenzwertoptimierungskurve oder Isosensitivitätskurve genannt ist eine Methode zur Bewertung und Optimierung von Analysestrategien.
8. Nov. 2023 · Receiver Operating Characteristic, kurz ROC, ist ein statistisches Verfahren, mit dem die Aussagekraft von Laborparametern, aber auch anderen Untersuchungsverfahren, optimiert und verglichen werden kann.
Eine ROC-Kurve ist eine grafische Darstellung der Leistungsfähigkeit eines binären Klassifizierungsmodells für alle Klassifizierungsschwellenwerte. Hierbei steht ROC für Receiver Operating Characteristic.
Die ROC-Kurve (Receiver-Operating-Characteristics) vermittelt Dir einen Überblick über die diagnostische Qualität eines Tests, mit dem Du eine Ja/Nein-Entscheidung fällst, in Abhängigkeit vom gewählten Parameter.
21. Juni 2024 · Ausgangspunkt zur Erklärung der ROC-Kurven-Analyse sind die Begriffe Sensitivität, Spezifität und Cut-Off-Punkt, die bereits in einem früheren Newsletterbeitrag erläutert wurden. Die Topics seien kurz wiederholt: Das Finden einer Diagnose kann man als Folge von binären Einzelentscheidungen (Ja/Nein) auffassen.
ROC-Kurven (Receiver-Operating-Characteristics) geben einen Überblick über die diagnostische Güte eines diagnostischen Tests. In ihnen werden für verschiedene Cut-Off-Werte - in der Regel wird jeder Messpunkt verwendet - die Richtig-Positiv-Rate der Falsch-Positiv-Rate gegenübergestellt.
ROC-Kurve, receiver operating characteristic, graphische Darstellung des individuellen Verhältnisses zwischen Treffern und falschem Alarm bei Experimenten, die auf den Paradigmen der Signal-Entdeckungs-Theorie basieren ( Abb. ).
