予測モデルのパフォーマンスと信頼度曲線の比較（2022-US-45MP-1141）ブライアン・フリッケ、JMPプリンシパルソフトウェア開発者、SAS
JMP、研究開発ディレクター、ラス・ウォルフィンガー
繰り返しのk分割交差検定は、予測モデルのパフォーマンスを評価するために一般的に使用されます。 問題は、パフォーマンスの違いが、あるモデルを別のモデルよりも優れていると宣言するのに十分な大きさである場合、どのようにしてわかるかということです。 通常、帰無仮説有意性検定（NHST）は、予測モデル間の差異が「有意」であるかどうかを判断するために使用されますが、NHSTの有用性は、近年の統計文献で広く議論されています。 このホワイトペーパーでは、NHSTに関連する問題について説明し、信頼曲線と呼ばれる代替案を提示します。これは、JMPProのモデルスクリーニングプラットフォームから生成された結果に直接作用する新しいJMPアドインとして開発されました。
起こるデータの視覚化統計とモデリング
