存在证实偏差下的贝叶斯 ROC 曲面估计
应用统计
2018-03-20 v1 统计方法学
摘要
受试者工作特征 (ROC) 曲面是 ROC 曲线的推广，广泛用于评估三分类诊断测试的准确性。在 ROC 分析的实际应用中，经常出现一种称为证实偏差的复杂情况，即并非所有受试者的真实疾病状态都得到了证实。这是一个常见问题，因为用于产生真实疾病状态的金标准测试可能具有侵入性且费用高昂。在本文中，我们将提出一种在半参数三正态假设下基于连续数据估计 ROC 曲面的贝叶斯方法。我们提出的方法常用于 ROC 分析，也可扩展到存在证实偏差的情况。我们使用基于秩的似然计算了三正态假设下参数的后验分布。在温和条件下也证明了后验的一致性。我们将我们的方法与现有的 ROC 曲面估计方法进行了比较，并得出结论：我们的方法在准确性方面表现良好。
引用
@article{arxiv.1803.06735,
title = {Bayesian ROC surface estimation under verification bias},
author = {Rui Zhu and Subhashis Ghosal},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.06735},
year = {2018}
}