Combinación de múltiples marcadores para clasificación usando ROC<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> Hola a todos,
Un cliente potencial preguntó si JMP tiene la capacidad de combinar múltiples marcadores para la clasificación utilizando ROC. Investigo un poco en línea, pero encuentro poca información sobre esta técnica, excepto el siguiente resumen.
- "En los estudios biomédicos, es de gran interés desarrollar metodologías para combinar múltiples marcadores con el fin de clasificar la enfermedad. La técnica de característica operativa receptora (ROC) se ha utilizado ampliamente, donde el rendimiento de clasificación se puede medir con el área bajo la curva ROC (AUC). En este artículo, estudiamos un método basado en ROC para combinar efectivamente múltiples marcadores para la clasificación de enfermedades. Proponemos un estimador sigmoide de AUC (SAUC) que maximiza la aproximación sigmoidea del AUC empírico. El estimador SAUC es computacionalmente asequible, n½ consistente y logra la misma eficiencia asintótica que el estimador AUC. Se investiga la inferencia basada en el bootstrap ponderado. También proponemos métodos de Monte Carlo para evaluar el rendimiento general de predicción y la importancia relativa de los marcadores individuales. El rendimiento de la muestra finita se evalúa mediante estudios de simulación y dos conjuntos de datos públicos ".
¿Alguien sabe si podríamos hacer esto en JMP? Supongo que se necesita un script, ¿es fácil de realizar o es un proyecto complicado?
Gracias de antemano por su ayuda.
Yanfei
Re: Combinando Múltiples Marcadores para Clasificación Usando ROCHola yanfei
¡La respuesta es sí!
Ajuste un modelo de regresión logística en Fit Model, utilizando los marcadores como efectos. Solicite la curva ROC del triángulo rojo. Describe la capacidad del modelo completo (utilizando múltiples marcadores) para clasificar los casos correctamente.
Atentamente,
Jordán
