A. Fanjul Hevia, W. González Manteiga, J. C. Pardo Fernández
En un método de clasificación (como por ejemplo un método de diagnosis) se utilizan las nociones de sensibilidad y especificidad para valorar su la capacidad discriminativa. La curva ROC (del inglés, Receiver Opertaing Characteristic curve) se construye a partir de esos conceptos y se emplea para analizar y comparar distintos métodos de clasificación.
En ocasiones se dispone de covariables que pueden influir en la capacidad discriminativa de dichos métodos. Esto hace que sea importante introducirlas en el análisis, ya sea para buscar cómo incorporarlas al método de clasificación o para tenerlas en cuenta a la hora de comparar varios métodos. Esto se puede hacer mediante la curva ROC condicionada o la curva ROC ajustada.
En este trabajo se proponen métodos no paramétricos para buscar la relación entre dichas curvas y para valorar en qué situaciones es más apropiado incorporar o no la información de las covariables al estudio y a la comparación de métodos.
Keywords: Contrastes de hipótesis, covariables, curvas AROC, curvas ROC
Scheduled
GT09.NOPAR4 Invited session.Nonparametric tests
November 9, 2023 3:30 PM
CC1: Audience