Youden's J statistic
यूडेन का जे आँकड़ा (जिसे यूडेन का सूचकांक भी कहा जाता है) एक एकल आँकड़ा है जो एक द्विभाजित नैदानिक परीक्षण के प्रदर्शन को पकड़ता है। (सट्टेबाज) सूचना बहु-वर्गीय मामले में इसका सामान्यीकरण है और एक सूचित निर्णय की संभावना का अनुमान लगाती है। परिभाषा यूडेन का जे आँकड़ा दो दाहिने हाथ की मात्राओं के साथ संवेदनशीलता और विशिष्टता है। इस प्रकार विस्तारित सूत्र हैः सूचकांक का सुझाव डब्ल्यू. जे. यूडेन द्वारा 1950 में एक नैदानिक परीक्षण के प्रदर्शन को सारांशित करने के तरीके के रूप में दिया गया था; हालाँकि, सूत्र को पहले 1884 में सी. एस. पियर्स द्वारा विज्ञान में प्रकाशित किया गया था। इसका मूल्य-1 से 1 (समावेशी) तक होता है, और इसका शून्य मूल्य होता है जब एक नैदानिक परीक्षण रोग के साथ और बिना समूहों के लिए सकारात्मक परिणामों का समान अनुपात देता है, यानी परीक्षण बेकार है। 1 का मान इंगित करता है कि कोई गलत सकारात्मक या गलत नकारात्मक नहीं हैं, अर्थात। परीक्षा एकदम सही है। सूचकांक गलत सकारात्मक और गलत नकारात्मक मूल्यों को समान महत्व देता है, इसलिए सूचकांक के समान मूल्य वाले सभी परीक्षण कुल गलत वर्गीकृत परिणामों का समान अनुपात देते हैं। जबकि इस समीकरण से शून्य से कम का मान प्राप्त करना संभव है, जैसे। वर्गीकरण से केवल गलत सकारात्मक और गलत नकारात्मक प्राप्त होते हैं, शून्य से कम का मान केवल यह इंगित करता है कि सकारात्मक और नकारात्मक लेबल बदल दिए गए हैं। लेबल को सही करने के बाद परिणाम 0 से 1 के दायरे में होगा। यूडेन सूचकांक का उपयोग अक्सर रिसीवर ऑपरेटिंग कैरेक्टरिस्टिक (आरओसी) विश्लेषण के साथ किया जाता है। सूचकांक को एक आरओसी वक्र के सभी बिंदुओं के लिए परिभाषित किया गया है, और सूचकांक के अधिकतम मूल्य का उपयोग इष्टतम कट-ऑफ बिंदु का चयन करने के लिए एक मानदंड के रूप में किया जा सकता है जब एक नैदानिक परीक्षण एक द्विगुणित परिणाम के बजाय एक संख्यात्मक देता है। सूचकांक को संयोग रेखा के ऊपर की ऊंचाई के रूप में चित्रात्मक रूप से दर्शाया जाता है, और यह एक एकल संचालन बिंदु द्वारा प्रस्तुत वक्र के नीचे के क्षेत्र के बराबर भी है। यूडेन के सूचकांक को डेल्टा पी के रूप में भी जाना जाता है और सूचना के रूप में द्विभाजन से बहुस्तरीय मामले में सामान्यीकृत किया जाता है। एकल सूचकांक का उपयोग "आम तौर पर अनुशंसित नहीं किया जाता है", लेकिन जानकारी या यूडेन का सूचकांक एक सूचित निर्णय की संभावना है (एक यादृच्छिक अनुमान के विपरीत) और सभी भविष्यवाणियों को ध्यान में रखता है। सूचना पुनर्प्राप्ति से बुनियादी आंकड़ों का एक असंबंधित लेकिन आम तौर पर उपयोग किया जाने वाला संयोजन एफ-स्कोर है, जो याद और सटीकता का एक (संभवतः भारित) हार्मोनिक माध्य है जहां याद = संवेदनशीलता = वास्तविक सकारात्मक दर, लेकिन विशिष्टता और सटीकता पूरी तरह से अलग उपाय हैं। एफ-स्कोर, रिकॉल और परिशुद्धता की तरह, केवल तथाकथित सकारात्मक भविष्यवाणियों पर विचार करता है, जिसमें रिकॉल केवल सकारात्मक वर्ग की भविष्यवाणी करने की संभावना है, सटीकता एक सकारात्मक भविष्यवाणी के सही होने की संभावना है, और एफ-स्कोर इन संभावनाओं को प्रभावी धारणा के तहत बराबरी करता है कि सकारात्मक लेबल और सकारात्मक भविष्यवाणियों का समान वितरण और प्रसार होना चाहिए, जो फ्लीस 'कप्पा की अंतर्निहित धारणा के समान है। यूडेन का जे, सूचना, स्मरण, परिशुद्धता और एफ-स्कोर आंतरिक रूप से दिशाहीन हैं, जिनका उद्देश्य एक नियम, सिद्धांत या वर्गीकरणकर्ता द्वारा प्रस्तावित दिशा में भविष्यवाणियों की अनुमानात्मक प्रभावशीलता का आकलन करना है। मार्केडनेस (डेल्टापी) यूडेन का जे है जिसका उपयोग विपरीत या अपहरणकारी दिशा का आकलन करने के लिए किया जाता है, और संघों की मानव शिक्षा से अच्छी तरह से मेल खाता है; नियम और, अंधविश्वास जैसा कि हम संभावित कारण को मॉडल करते हैं; जबकि सहसंबंध और कप्पा द्विदिश रूप से मूल्यांकन करते हैं। मैथ्यूज सहसंबंध गुणांक समस्या और उसके दोहरे प्रतिगमन गुणांक का ज्यामितीय माध्य है, जहां मैथ्यूज सहसंबंध गुणांक के घटक प्रतिगमन गुणांक चिह्नितता (यूडेनज जे या डेल्टापी का व्युत्क्रम) और सूचना (यूडेनज जे या डेल्टापी ') हैं। कप्पा सांख्यिकी जैसे कि फ्लीस कप्पा और कोहेन कप्पा सीमांत या पूर्व वितरण के बारे में विभिन्न धारणाओं के आधार पर अंतर-रेटर विश्वसनीयता की गणना करने के तरीके हैं, और अन्य संदर्भों में सटीकता के लिए अवसर सुधार विकल्प के रूप में तेजी से उपयोग किए जाते हैं। फ्लीस 'कप्पा, एफ-स्कोर की तरह, यह मानता है कि दोनों चर एक ही वितरण से लिए गए हैं और इस प्रकार समान अपेक्षित प्रसार है, जबकि कोहेन का कप्पा मानता है कि चर अलग-अलग वितरण से लिए गए हैं और अपेक्षा के एक मॉडल को संदर्भित करता है जो मानता है कि प्रसार स्वतंत्र हैं। जब दो सकारात्मक चर के लिए वास्तविक प्रसार बराबर होते हैं जैसा कि फ्लीस कप्पा और एफ-स्कोर में माना जाता है, तो यह है कि सकारात्मक भविष्यवाणियों की संख्या द्विभाजन (दो वर्ग) मामले में सकारात्मक वर्गों की संख्या से मेल खाती है, अलग-अलग कप्पा और सहसंबंध माप यूडेन जे के साथ पहचान में गिर जाते हैं, और याद रखें, परिशुद्धता और एफ-स्कोर सटीकता के साथ समान होते हैं। संदर्भ सांख्यिकीय वर्गीकरण जैव सांख्यिकी