Nonparametric confidence intervals for receiver operating characteristic curves
受试者工作特征曲线的非参数置信区间AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：文本研究ROC曲线的非参数推断，没有收益预测、因果效应或其他所列领域的直接证据。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
受试者工作特征曲线的非参数置信区间
- 研究问题
- 估计受试者工作特征曲线及其方差时，应如何选择平滑程度和带宽，才能避免损害置信区间及置信带的覆盖率？
- 方法与思路
- 作者分析平滑对覆盖性质的影响，提出以覆盖精度为目标的经验代入式带宽规则，并采用渐近近似构造推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称需要明显欠平滑以维持覆盖性质；作者认为渐近方法表现良好，而自助法需要多个非标准平滑参数。
- 阅读关注点
- 应核对曲线与方差估计各自的平滑要求、代入式带宽规则及覆盖误差分析，并查看渐近法和自助法的比较设定。
- 阅读边界
- OpenAlex索引摘要未注明稿件版本；摘要未报告带宽公式、适用分布或覆盖数值，不能推断渐近方法始终优于自助法。
原文摘要
We study methods for constructing confidence intervals and confidence bands for estimators of receiver operating characteristics. Particular emphasis is placed on the way in which smoothing should be implemented, when estimating either the characteristic itself or its variance. We show that substantial undersmoothing is necessary if coverage properties are not to be impaired. A theoretical analysis of the problem suggests an empirical, plug‐in rule for bandwidth choice, optimising the coverage accuracy of interval estimators. The performance of this approach is explored. Our preferred technique is based on asymptotic approximation, rather than a more sophisticated approach using the bootstrap, since the latter requires a multiplicity of smoothing parameters all of which must be chosen in nonstandard ways. It is shown that the asymptotic method can give very good performance.