Combinazione di più marker per la classificazione mediante ROC<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> Ciao a tutti,
Un potenziale cliente ha chiesto se JMP è in grado di combinare più marker per la classificazione tramite ROC. Faccio alcune ricerche online ma trovo poche informazioni su questa tecnica ad eccezione del seguente abstract.
- "Negli studi biomedici, è di grande interesse sviluppare metodologie per combinare più marcatori ai fini della classificazione della malattia. La tecnica delle caratteristiche operative di ricezione (ROC) è stata ampiamente utilizzata, in cui le prestazioni di classificazione possono essere misurate con l'area sotto la curva ROC (AUC). In questo articolo, studiamo un metodo basato su ROC per combinare efficacemente più marcatori per la classificazione della malattia. Proponiamo uno stimatore AUC sigmoideo (SAUC) che massimizza l'approssimazione sigmoide dell'AUC empirica. Lo stimatore SAUC è computazionalmente conveniente, n½ coerente e raggiunge la stessa efficienza asintotica dello stimatore AUC. Viene studiata l'inferenza basata sul bootstrap ponderato. Proponiamo anche metodi Monte Carlo per valutare le prestazioni di previsione complessive e l'importanza relativa dei singoli marker. Le prestazioni del campione finito vengono valutate utilizzando studi di simulazione e due set di dati pubblici. "
Qualcuno sa se potremmo farlo in JMP? Immagino sia necessario lo script, è facile da realizzare o è un progetto complicato?
Grazie per il vostro aiuto in anticipo.
Yanfei
Ri: Combinare più marcatori per la classificazione usando ROCCiao Yanfei,
La risposta è si!
Adatta un modello di regressione logistica in Adatta modello, usando gli indicatori come effetti, Richiedi la curva ROC dal triangolo rosso. Descrive la capacità del modello completo (utilizzando più marker) di classificare correttamente i casi.
I migliori saluti,
Giordania
