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Multi-category diagnostic accuracy based on logistic regression

Statistical Theory and Related Fields 2017年第2期1卷 143-158页

作者： Jialiang Li Jason P.Fine Michael JPencina Department of Statistics and Applied Probability Duke-NUS Graduate Medical SchoolSingapore Eye Research InstituteNational University of SingaporeSingapore Department of Biostatistics University of North CarolinaChapel HillNCUSA Department of Biostatistics Duke UniversityDurhamNCUSA

We provide a detailed review for the statistical analysis of diagnostic accuracy in a multi-category classification *** qualitative response variables with more than two categories,many traditional accuracy measures such as sensitivity,specificity and area under the ROC curve are no longer *** recent literature,new diagnostic accuracy measures are introduced in medical research *** this paper,important statistical concepts for multi-category classification accuracy are reviewed and their utilities are demonstrated with real medical *** offer problem-based R code to illustrate how to perform these statistical computations step by *** expect such analysis tools will become more familiar to practitioners and receive broader applications in *** program can be adapted to many classifiers among which logistic regression may be the most popular *** thus base our discussion and illustration completely on the logistic regression in this paper.

关键词： Hypervolume under the ROC manifold multi-category classification correct classification probability net reclassification improvement integrated discrimination improvement marker evaluation R software

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