Séminaire SPACE Tours

Estimation semi-paramétrique de la surface ROC
Arnaud Nze Ossima (IUT de Tours)
Friday 09 October 2015 11:00 -  Tours -  Salle 1180 (Bât E2)

Résumé :
Les courbes ROC ( Receiver Operating Characteristic ) sont couramment utilisées pour décrire la performance d’un test diagnostique en terme de discrimination entre les populations malades et non malades. Un indice populaire du pouvoir discriminant d’un test diagnostique est l’aire sous la courbe ROC (AUC). Dans la pratique, certaines maladies telles que la maladie d’Alzheimer peuvent être naturellement classées en trois stades diagnostiques: normal, déficience cognitive légère et maladie d’Alzheimer, et pour de telles maladies le volume sous la surface ROC (VUS) est l’indice couramment utilisé pour la précision diagnostique globale. Dans ce papier, je propose une méthode semi-paramétrique pour estimer le volume sous la surface ROC (VUS). La méthodologie peut s’étendre aisément à l’incorporation de l’information des variables explicatives. J’ai effectué des études de simulation pour étudier la performance de la méthode proposée. J’applique l’approche proposée sur un ensemble de données d’une étude de cohorte de la maladie d’Alzheimer au stade précoce.

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