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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 zeigt die Leistungsfähigkeit eines binären Klassifizierungsmodells für alle Schwellenwerte. Lernen Sie, wie man eine ROC-Kurve zeichnet, interpretiert und mit dem AUC-Wert vergleicht.
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 zeigen die diagnostische Güte eines Tests für verschiedene Cut-Off-Werte. Erfahren Sie, wie Sie die Fläche unter der Kurve (AUC) berechnen, interpretieren und vergleichen, und welche Grenzen und Einschränkungen es gibt.
Eine ROC-Kurve zeigt, wie gut eine Versuchsperson zwischen Reiz und Nicht-Reiz unterscheiden kann. Die Kurve hängt von der Antwortstrategie (liberal, neutral, konservativ) ab und kann zur Beurteilung von Klassifikationsschemata verwendet werden.
