ফলাফলের উপর কিছু পরিমাপের পূর্বাভাসযোগ্য ক্ষমতা নির্ধারণ করতে আপনি কখন অন্য কিছু পরীক্ষার চেয়ে আরওসি বক্ররেখা ব্যবহার করবেন?
বিচ্ছিন্ন ফলাফল (জীবিত / মৃত, উপস্থিত / অনুপস্থিত) নিয়ে কাজ করার সময়, আরওসি বক্ররেখাকে চি-স্কোয়ারের মতো কিছুর চেয়ে কম বা কম শক্তিশালী করে তোলে?
উত্তর:
আরওসি ফাংশন (এটি অবিচ্ছিন্নভাবে একটি বাঁকানো নয়) আপনাকে এএ নির্দিষ্ট পরিসংখ্যানের মডেল দ্বারা সরবরাহ করা বৈষম্য ক্ষমতা মূল্যায়ন করতে দেয় (ভবিষ্যদ্বাণী পরিবর্তনশীল বা তাদের একটি সেট সমন্বিত)।
আরওসিগুলির একটি প্রধান বিবেচনা হ'ল মডেল ভবিষ্যদ্বাণীগুলি ভবিষ্যদ্বাণীকারী ভেরিয়েবলগুলির সরবরাহকৃত প্রমাণের ভিত্তিতে বৈষম্যমূলক / ভবিষ্যদ্বাণী করার মডেলটির ক্ষমতা থেকে শুরু করে না। অপারেটিং হ'ল একটি প্রতিক্রিয়া মানদণ্ড যা মডেলটির প্রতিক্রিয়া পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য কতটা প্রমাণ প্রয়োজন এবং এই প্রতিক্রিয়াগুলির ফলাফল কী তা নির্ধারণ করে। প্রতিক্রিয়া মানদণ্ডের জন্য যে মানটি প্রতিষ্ঠিত হয়েছে তা মডেল পূর্বাভাসগুলিকে এবং শেষ পর্যন্ত এটির যে ধরণের ভুল করবে তা প্রভাবিত করবে।
ভবিষ্যদ্বাণীকারী ভেরিয়েবল এবং প্রতিক্রিয়া মানদণ্ড সহ একটি জেনেরিক মডেল বিবেচনা করুন। এই মডেল হ্যাঁ বা না এর প্রতিক্রিয়া জানিয়ে X এর উপস্থিতি সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করার চেষ্টা করছে তাই আপনার নিম্নলিখিত বিভ্রান্তির ম্যাট্রিক্স রয়েছে:
**X present X absent**
**Model Predicts X Present** Hit False Alarm
**Model Predicts X Absent** Miss Correct Rejection
এই ম্যাট্রিক্সে আপনাকে কেবল হিট এবং ভুয়া অ্যালার্মের অনুপাত বিবেচনা করতে হবে (কারণ অন্যরা এগুলি থেকে প্রাপ্ত হতে পারে, তাদের কিছুতে 1 দেওয়া আছে)। প্রতিটি প্রতিক্রিয়ার মানদণ্ডের জন্য, আপনি আলাদা বিভ্রান্তির ম্যাট্রিক্সকে বাঁচাতে পারবেন। ত্রুটিগুলি (মিস এবং মিথ্যা বিপদাশঙ্কা) নেতিবাচকভাবে সম্পর্কিত, যার অর্থ মিথ্যা বিপদাশঙ্কা হ্রাসকারী একটি প্রতিক্রিয়া মানদণ্ড মিস এবং তদ্বিপরীতকে সর্বাধিক করে তোলে। বার্তাটি হ'ল: নিখরচায় দুপুরের খাবার নেই।
সুতরাং, মডেল কেসকে কতটা ভালভাবে বৈষম্য করে / ভবিষ্যদ্বাণী করে তা বোঝার জন্য, স্বতন্ত্রভাবে প্রতিক্রিয়া মানদণ্ড প্রতিষ্ঠিত হয়, আপনি সম্ভাব্য প্রতিক্রিয়ার মানদণ্ডের পরিসীমা জুড়ে উত্পাদিত হিট এবং মিথ্যা হারের পরিকল্পনা করেন।
এই প্লট থেকে আপনি যা পাবেন তা হ'ল আরওসি ফাংশন। ফাংশনের আওতাধীন অঞ্চলটি মডেলের বৈষম্য দক্ষতার একটি পক্ষপাতহীন এবং অ-প্যারাম্যাট্রিক পরিমাপ সরবরাহ করে। এই পরিমাপটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি প্রতিক্রিয়া মানদণ্ডের দ্বারা উত্পাদিত হতে পারে এমন কোনও বিভ্রান্তি থেকে মুক্ত।
দ্বিতীয় গুরুত্বপূর্ণ দিকটি হ'ল ফাংশনটি বিশ্লেষণ করে কেউ আপনার উদ্দেশ্যগুলির জন্য প্রতিক্রিয়া মানদণ্ডটি কি ভাল তা নির্ধারণ করতে পারে। আপনি কী ধরণের ত্রুটিগুলি এড়াতে চান এবং কী ত্রুটিগুলি ঠিক আছে তা। উদাহরণস্বরূপ, এইচআইভি পরীক্ষা বিবেচনা করুন: এটি এমন একটি পরীক্ষা যা কিছু প্রমানের সন্ধান করে (এই ক্ষেত্রে অ্যান্টিবডিগুলি) এবং প্রতিক্রিয়া মানদণ্ডের সাথে প্রমাণের তুলনার ভিত্তিতে একটি বৈষম্য / ভবিষ্যদ্বাণী করে। এই প্রতিক্রিয়ার মানদণ্ডটি সাধারণত খুব কম সেট করা হয়, যাতে আপনি মিসেস কমিয়ে দেন। অবশ্যই এটি আরও ভুয়া অ্যালার্মের ফলস্বরূপ, যার একটি ব্যয় রয়েছে তবে মিসসগুলির সাথে তুলনা করার সময় এমন একটি ব্যয় যা নগন্য।
আরওসিগুলির সাহায্যে আপনি কিছু মডেলের বৈষম্য ক্ষমতা মূল্যায়ন করতে পারবেন, স্বাধীনভাবে প্রতিক্রিয়া মানদণ্ডের বাইরে, এবং আপনি যেটি পরিমাপ করছেন তার প্রয়োজনীয়তা এবং সীমাবদ্ধতাগুলি দিয়ে সর্বোত্তম প্রতিক্রিয়ার মানদণ্ডও প্রতিষ্ঠা করতে পারেন। হাই-স্কোয়ারের মতো পরীক্ষাগুলি এগুলিতে মোটেও সহায়তা করতে পারে না কারণ ভবিষ্যদ্বাণীগুলি সুযোগের পর্যায়ে থাকলেও যদি আপনার পরীক্ষা করে নেওয়া হয় তবে বিভিন্ন হিট-ফলস অ্যালার্ম জোড় সুযোগ স্তরের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
কিছু ফ্রেমওয়ার্ক যেমন সংকেত সনাক্তকরণ তত্ত্বের মতো একটি অগ্রাধিকার ধরে নেয় যে বৈষম্যের জন্য উপলব্ধ প্রমাণগুলির নির্দিষ্ট ডিস্ট্রিবিউটন (যেমন, সাধারণ বিতরণ বা গামা বিতরণ) রয়েছে। যখন এই অনুমানগুলি ধারণ করে (বা বেশ কাছাকাছি থাকে), তখন কিছু সত্যই সুন্দর ব্যবস্থা পাওয়া যায় যা আপনার জীবনকে সহজ করে তোলে।
আশা করি এটি আপনাকে আরওসিগুলির সুবিধাগুলি সম্পর্কে বিশদ বোঝাতে সহায়তা করবে
ভবিষ্যদ্বাণীকারী অবিচ্ছিন্ন থাকে এবং ফলাফলটি পৃথক হলে একটি আরওসি বক্ররেখা ব্যবহৃত হয়, তাই চি-স্কোয়ার পরীক্ষা প্রযোজ্য হবে না। প্রকৃতপক্ষে, আরওসি বিশ্লেষণ কিছুটা ক্ষেত্রে মান-হুইটনি পরীক্ষার সমতুল্য: বক্ররেখার ক্ষেত্রফল পি (এক্স> ওয়াই) যা মেগাওয়াট পরীক্ষার দ্বারা পরীক্ষা করা হচ্ছে পরিমাণ। তবে মান-হুইটনি বিশ্লেষণ একটি কাটফর্ম নির্বাচন করার উপর জোর দেয় না, যখন এটি আরওসি বিশ্লেষণের মূল বিষয়। অধিকন্তু, আরওসি বক্ররেখাগুলি প্রায়শই কোনও কোভারিয়েটের ভবিষ্যদ্বাণীমূলক দক্ষতার দর্শনীয় প্রদর্শন হিসাবে ব্যবহৃত হয়।
সংক্ষিপ্ত উত্তরটি হ'ল সিগন্যাল সনাক্তকরণের traditionalতিহ্যগত পরীক্ষাগুলি আপনাকে কেবল আরওসি-তে (রিসিভার অপারেটিং বৈশিষ্ট্যযুক্ত) একক পয়েন্ট দেয় যখন বক্ররেখা আপনাকে বিভিন্ন মানের মধ্যে প্রতিক্রিয়া দেখতে দেয়। এটি সম্ভব যে মানদণ্ড এবং ডি 'বক্ররেখা হিসাবে এক স্থান পরিবর্তন করা। এটি ভবিষ্যদ্বাণী ভেরিয়েবলের দুটি শ্রেণি এবং প্রতিটি ভবিষ্যদ্বারীর ভেরিয়েবলের প্যারামেট্রিক ম্যানিপুলেশন দেখে উত্পন্ন দুটি রিগ্রেশন লাইন তৈরি করে উত্পন্ন টি-টেস্টের মধ্যে পার্থক্যের মতো।
আপনি যদি আরও রেফারেন্সে আগ্রহী হন তবে কেএইচ জৌ-র ওয়েবসাইটে রিসিভার অপারেটিং চরিত্রগত (আরওসি) সাহিত্য গবেষণা উপর কাগজের একটি বিস্তৃত তালিকা পাওয়া যায় ।
বায়োমেডিকাল গবেষণা এবং বায়োইনফরম্যাটিকের বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশন সহ, যখন কেউ বিভিন্ন শ্রেণিবদ্ধের পারফরম্যান্সের তুলনা করতে আগ্রহী হয় তখন আরওসি বক্ররেখাগুলিও ব্যবহৃত হয়।
বিভিন্ন উপায়ে আরওসিগুলি মডেলগুলির জন্য প্রাথমিক অনুমিতি এবং অনুমান সরঞ্জামগুলি থেকে দূরে একটি রূপান্তর। আমি সেখানে খুব একটা মান দেখতে পাচ্ছি না।