文書の先頭へ ROC曲線のレクチャー ROC曲線 ROC曲線と、域値・感度・特異度などの指標の意味を理解しよう ROC曲線は、二値分類モデルの性能評価に欠かせない統計的手法です。 ここでは、ROC曲線の基本概念から、感度・特異度・AUC (曲線下面積) などの重要指標の意味と解釈まで、わかりやすく解説します。 統計レクチャーメニュー P値と統計的有意性 ~ASA 声明を理解しよう~ 記述統計と推論統計 感度、特異度、陽性的中率などを理解しよう オッズ比・リスク比・リスク差を理解しよう サマリー表 (Table 1) を作成しよう データ尺度の種類と検定手法への適応を理解しよう ROCを理解しよう 生存時間分析を理解しよう 線形混合効果モデル (LMM) を理解しよう 同等性検定を理解しよう Student t検定とWelch t検定の違い 評価者の一致度の評価方法を理解しよう ノンパラメトリック検定を正しく使おう BrunnerMunzel検定 McNemar検定 Cochran Q検定 Friedman検定 時系列データを解析しよう GEE (一般化推定方程式)による時系列データの解析