Arbeitspapier

The Generalized Receiver Operating Characteristic Curve

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The problem is to predict whether a random outcome is a "success" (R=1) or a "failure" (R=0) given a continuous variable Z. The performance of a prediction rule $D=D(Z)\in \{1,0\}$ boils down to two probabilities, beta =Pr (D=1|R=1) and alpha =Pr (D=1|R=0). We wish beta is high, alpha is low. Given a set of rules D such that any d in D is attributed to a specific alpha, I define the "generalized" receiver operating characteristic (GROC) curve as a function that returns beta for any alpha in (0,1]. The GROC curve associated with D ={d(Z)=I(Z>c),c in R} is the "conventional" ROC curve, while an "efficient" ROC (EROC) curve derives from rules that return the largest possible beta for any alpha in (0,1]. I present estimation theory for the GROC curve and develop procedures for estimating the efficient rules and the associated EROC curve under semiparametric and nonparametric conditions.

Sprache
Englisch

Erschienen in
Series: Discussion paper ; No. 114

Klassifikation
Wirtschaft
Thema
classification problem
receiver operating characteristic (ROC) curve
likelihood ratio rule
semi-parametric estimation
non-parametric estimation

Ereignis
Geistige Schöpfung
(wer)
Kauppi, Heikki
Ereignis
Veröffentlichung
(wer)
Aboa Centre for Economics (ACE)
(wo)
Turku
(wann)
2016

Handle
Letzte Aktualisierung
10.03.2025, 11:43 MEZ

Datenpartner

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Objekttyp

  • Arbeitspapier

Beteiligte

  • Kauppi, Heikki
  • Aboa Centre for Economics (ACE)

Entstanden

  • 2016

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