Auc Curve In Stata Forex

AVISO: O grupo de consultoria estatística IDRE estará migrando o site para o WordPress CMS em fevereiro para facilitar a manutenção e criação de novos conteúdos. Algumas de nossas páginas mais antigas serão removidas ou arquivadas de tal forma que não serão mais mantidas. Vamos tentar manter os redirecionamentos para que os URLs antigos continuem a funcionar da melhor maneira possível. Bem-vindo ao Instituto de Pesquisa e Educação Digital Ajudar o Grupo de Consultoria Estatal dando um presente Stata FAQ Como posso testar a diferença na área sob a curva ROC para dois modelos de regressão logística Em Stata é muito fácil obter a área sob a curva ROC Seguindo logit ou logística usando o comando lroc. No entanto, com lroc, você não pode comparar as áreas sob a curva ROC para dois modelos diferentes. É possível fazer isso usando os preditores logísticos lineares e o comando roccomp. Aqui é um exemplo: Executamos dois modelos diferentes e tem áreas sob a curva ROC de .5785 e .8330. Em seguida, vamos usar os dois preditores lineares com o comando roccomp para obter um teste das diferenças na área sob a curva ROC. O uso de roccomp com preditores lineares da regressão logística funcionará com modelos aninhados e não aninhados. Graças a Sid Port por sugerir essa abordagem. Mario A. Cleves, do balcão de atendimento: comparando áreas sob as curvas características operacionais do receptor de dois ou mais modelos probit ou logit. The Stata Journal (2002) 2, No. 3, pp. 301-313. O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software específico da Universidade da Califórnia. MLOGITROC: módulo Stata para calcular curvas ROC multiclass e AUC da Regressão Logística Multinomial mlogitroc gera curvas ROC multiclass Para a precisão da classificação com base na regressão logística multinomial usando mlogit. O algoritmo começa pela execução do mlogit B100 vezes usando registros inicializados para cada execução, enquanto as etiquetas de classe originais estão intactas. A predição de classe é então realizada para registros não amostrados durante o bootstrapping, e a precisão para os registros deixados para fora é determinada como a fração das previsões de associação de classe corretas. Isso resulta em realizações B100 da precisão para a distribuição alternativa. Em seguida, as corridas do mlogit B100 são feitas de novo, mas desta vez, depois de fazer a varredura dos rótulos da classe de todos os registros antes da modelagem, o que resulta em realizações B100 de precisão nula. As distribuições de probabilidade suavizadas são obtidas para valores de precisão alternativos e nulos B100 usando a estimativa da densidade do kernel (KDE, kernel gaussiano) para obter 100 realizações suavizadas para precisão alternativa e nula. A taxa de falso positivo (FPR), a taxa verdadeira positiva (TPR) e a área sob a curva (AUC) são determinadas a partir dos pdfs lisos derivados do KDE. As parcelas de dispersão de Twoway dos pdfs suavizados são construídas, seguidas de traçar a curva ROC. Se você tiver problemas ao fazer o download de um arquivo, verifique se você possui o aplicativo apropriado para vê-lo primeiro. Em caso de problemas adicionais, leia a página de ajuda IDEAS. Observe que esses arquivos não estão no site IDEAS. Seja paciente porque os arquivos podem ser grandes. Ao solicitar uma correção, mencione esse identificador de itens: RePEc: boc: bocode: s457181. Veja informações gerais sobre como corrigir o material no RePEc. Para questões técnicas sobre este item, ou para corrigir seus autores, título, resumo, informações bibliográficas ou download, entre em contato: (Christopher F Baum) Se você é autor deste item e ainda não está registrado no RePEc, recomendamos que o faça aqui . Isso permite vincular seu perfil a este item. Ele também permite que você aceite citações em potencial para este item sobre o qual não temos certeza. Se as referências estiverem completamente ausentes, você pode adicioná-las usando este formulário. Se as referências completas listarem um item que está presente no RePEc, mas o sistema não tiver vinculado a ele, você pode ajudar com este formulário. Se você souber de itens faltantes citando este, você pode nos ajudar a criar esses links, adicionando as referências relevantes da mesma maneira que acima, para cada item referente. Se você é um autor registrado deste item, você também pode querer verificar a guia de citações em seu perfil, pois pode haver algumas citações esperando confirmação. Observe que as correções podem levar algumas semanas para filtrar os vários serviços do RePEc. Mais serviços Siga as séries, revistas, autores aprofundar mais Novos artigos por e-mail Inscreva-se para novas adições ao RePEc Inscrição do autor Perfis públicos para pesquisadores de economia Vários rankings de pesquisa em campos relacionados à economia de amplificadores Quem foi um estudante de quem, usando RePEc RePEc Biblio Curated artigos amp Artigos sobre vários temas econômicos Carregar o seu papel para ser listado em RePEc e IDEIAS EconAcademics Blog agregador para pesquisa econômica Plágio Casos de plágio em Economia Papéis do mercado de trabalho RePEc série de trabalho dedicada ao mercado de trabalho Fantasy League Fingir que você está no comando de uma economia Serviços de departamento da StL Fed Data, pesquisa, amplificador de aplicativos mais do St. Louis Fed