受试者工作特征曲线的非参数协变量调整
统计方法学
2010-12-30 v1 统计理论
统计理论
摘要
诊断测试的准确性通常使用受试者工作特征（ROC）曲线来表征。诸如ROC曲线下面积（AUC）等汇总指标用于比较不同的测试以及衡量两个总体之间的差异。通常，关于某些已知会影响此类测量准确性的协变量的额外信息是可用的。我们提出了用于AUC协变量调整的非参数方法。分别讨论和分析了具有正态误差和非正态误差的模型。在两种情况下，非参数回归都用于估计均值和方差函数。在一般噪声情况下，我们提出了一种用于AUC估计的协变量调整Mann-Whitney估计量，该估计量有效地利用可用数据在任意感兴趣的协变量值处构建工作样本，并且计算上易于实现。这通过考虑协变量效应，为比较两个总体的Mann-Whitney方法提供了一种推广。我们推导了两种设置下AUC估计量的渐近性质，包括渐近正态性、最优强一致收敛率和MSE相合性。通过模拟和真实数据示例证明了所提出方法的实用性。
引用
@article{arxiv.0905.0436,
title = {Nonparametric Covariate Adjustment for Receiver Operating Characteristic Curves},
author = {Fang Yao and Radu V. Craiu and Benjamin Reiser},
journal= {arXiv preprint arXiv:0905.0436},
year = {2010}
}