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[학술저널]

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장은진(안동대학교), 김달호(경북대학교)

DOI : 10.7465/jkdi.2021.32.1.15

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초록

질병 진단을 위한 진단검사의 결과는 연속형 또는 순서형 자료로 주어질 수 있는데, 일반적으로 진단검사의 정확도는 특성화 곡선과 곡선하면적으로 나타낼 수 있다. 임상적으로 유용한 진단검사는 임의로 선택한 실제 질병이 없는 경우의 검사 결과보다 실제 질병이 있는 경우의 검사 결과가 더 크게 나오는 경우인데, 이런 경우 특성화 곡선은 적절하다고 정의한다. 본 연구에서는 진단검사의 결과가 순서형 자료로 주어지는 경우 적절한 특성화 곡선을 추정하기 위해 확률적 순서화 방법을 이용하고자 한다. 그리고 순서형 변수에 대한 잠재변수의 분포가 치우친 경우를 고려하기 위하여 잠재변수의 분포를 왜정규분포로 가정하여 특성화 곡선과 곡선하면적을 추정할 수 있는 베이지안 모형을 소개하고, 이를 실제 자료에 적용하고자 한다.

The results of diagnostic tests for disease diagnosis are measured by continuous or ordinal data. The performance of diagnostic tests usually be summarized using the receiver operating characteristic (ROC) curve and the area under the curve. The diagnostic tests are clinically useful when the test results in the diseased group are higher than those in the non-diseased group, in which case the ROC curve is called a proper ROC curve. In this study, we consider the skew normal distribution for the latent variables of ordinal data and the stochastic ordering methods to estimate the proper ROC curve in Bayesian model, and apply them to the real data.

목차

요약
1. 서론
2. 왜정규분포를 이용한 ROC 곡선에 대한 베이지안 모형
3. 자료분석
4. 결론
References
Abstract

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