الدرس الثاني المنحنى المميز لأداء المستقبل Receiver Operating Characteristic (ROC) S باستخدام SPSS

الدرس الثاني في سلسلة تعلم الأساليب الإحصائية التصنيفية والتي تشمل Receiver Operating Characteristic (ROC) and Area Under the Curve (AUC) وشجرة القرار Decision Tree و الغابة العشوائية Random Forest والتحليل التمييزيDiscriminant Analysis وغيرها وذلك باستخدام برنامج SPSS وبرنامج R وبرنامج SAS

[@asmasma2575]

جزاك الله خيرا

[@takwa9466]

ماعرف شكول بس عسى ربي يجازيك كل خير بحق محمد وال محمد كفيت و وفيت والله يزيدك من علمه شكرا لشرحك شكرا لتفصيلك شكرا لمصداقيتك بشرح شكرا من العراق لمصر شكرا

[@aymanal-khatib4865]

بارك الله في علمكم وعمركم دكتورنا العزيز والله ما تعلمناه من قناتكم يفوق ما تعلمناه في دراساتنا العليا في جامعاتنا

[@mohamedhabashy1262]

ألف شكر دكتور ايمن

[@mahmoudfaouzichaoubi5855]

زادَكم الله من فضله..
شكراً، أستاذنا الكريم.

[@atallahbadreddine8633]

مشكور أستاذنا الفاضل .....شرح رائع جدااا وعجبنا .

[@midomado9192]

كيف احسب ايضا cut-off values for analytical sensitivity and specificity

[@HLNMOSAB]

جزاك الله عنا كل خير

[@midomado9192]

السلام عليكم. ممكن لو سمحت عمل فيديو عن كيفيه حساب 95% CI for analytical sensitivity and specificity عن طريق برنامج مجاني وشكرا

[@talzabidi1569]

Hi Dr
what I have understand from you we won't be able to use ROC if we don't have Golden score ( the truth ) in your example (death) does my understand is correct or not ? ,
my second question assume i don't have the golden sore (truth ) how can i make the classification?

[@midomado9192]

and what is limit of detection, is it the same as analaytical sensitivity? Thank you

[@takwa9466]

فقط اكو معلومه حضرتك تكلمت بسرعه ما فهمتها كيف يمكن لي اعرف انه جيد أو غير جيد أو مقبول