A semiparametric separation curve approach for comparing correlated ROC data from multiple markers.
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DOI：
10.1080/10618600.2012.663303
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发表时间：
2012-07-01
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Zhou XH
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Tang LL;Zhou XH
在本文中，我们提出了一种分离曲线方法，用于识别两条 ROC 曲线不同或一条 ROC 曲线优于另一条的假阳性率范围。我们的方法基于一般的多元 ROC 曲线模型，包括离散协变量和假阳性率之间的交互项。它适用于大多数现有的 ROC 曲线模型。此外，我们引入了半参数最小二乘ROC估计器并将该估计器应用于分离曲线方法。我们推导出半参数估计量的协方差矩阵的三明治估计量。我们通过两个现实生活中的例子来说明分离曲线方法的应用。
In this article we propose a separation curve method to identify the range of false positive rates for which two ROC curves differ or one ROC curve is superior to the other. Our method is based on a general multivariate ROC curve model, including interaction terms between discrete covariates and false positive rates. It is applicable with most existing ROC curve models. Furthermore, we introduce a semiparametric least squares ROC estimator and apply the estimator to the separation curve method. We derive a sandwich estimator for the covariance matrix of the semiparametric estimator. We illustrate the application of our separation curve method through two real life examples.
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