教程:逻辑回归校准与融合——将分数转换为似然比
应用统计
2021-04-20 v1
摘要
逻辑回归校准与融合是法医学似然比计算中的潜在步骤。本文在概念实用层面以最小数学复杂度提供关于逻辑回归校准与融合的教程。分数是类对数似然比的,因为它指示了一对样本的相似程度,同时考虑了它们相对于相关群体模型的典型性。较高分比低分对同源假设相对于异源假设提供更多支持;然而,分数的绝对值不可解释为对数似然比。逻辑回归校准是将分数转换为对数似然比的过程,逻辑回归融合是将来自多个法医学比对系统的并行分数集合转换为对数似然比的过程。逻辑回归校准与融合为自动说话人识别而开发,并在法医语音比对中流行。它们也可应用于法医学其他分支,文中给出了一个指纹/指印例子。
引用
@article{arxiv.2104.08846,
title = {Tutorial on logistic-regression calibration and fusion: Converting a score to a likelihood ratio},
author = {Geoffrey Stewart Morrison},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.08846},
year = {2021}
}
备注
26 pages, 11 figures