Composite quantile regression for the receiver operating characteristic curve
接收者操作特征曲线的复合分位数回归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：摘要明确以复合分位数回归估计协变量特定曲线，直接涉及分位数与条件分布方法。
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
接收者操作特征曲线的复合分位数回归
- 研究问题
- 当诊断测试的分类准确性随协变量变化时，如何估计协变量特定的接收者操作特征曲线，并改善估计的不确定性表现？
- 方法与思路
- 作者重新表述常规位置—尺度模型，并结合复合分位数回归估计曲线，研究回归参数及固定假阳性率处曲线估计的渐近分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立了相关估计量的渐近正态性，模拟中标准误表现优于主要比较方法，并应用于美国国家阿尔茨海默病协调中心数据。
- 阅读关注点
- 应核对位置—尺度模型限制、分位点选择、曲线估计与参数估计的关系，以及固定点推断能否扩展为整条曲线的同时推断。
- 阅读边界
- 材料为版本未注明的索引摘要；未说明分位点配置、比较方法细节或数值，固定点正态性不能直接视为整条曲线推断保证。
原文摘要
The covariate-specific receiver operating characteristic curve is frequently used to evaluate the classification accuracy of a diagnostic test when it is associated with certain covariates. In this paper, we propose a new procedure for estimating this curve based on a reformulation of the conventional location-scale model and the idea of composite quantile regression. Asymptotic normality of the proposed estimators is established, both for the regression parameters and for the covariate-specific receiver operating characteristic curve at a fixed false-positive point. Simulation results show that the new estimators compare favourably to their main competitors in terms of the standard error. We apply the new procedure to data from the National Alzheimer’s Coordinating Center.