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Dieses Buch bietet eine Einführung in die Methodik von ROC-Kurven (Receiver-Operating-Characteristic-Curve) als ein Verfahren zur Beurteilung von Klassifikationsschemata. Oft hat man nicht nur die Ergebnisse eines Klassifikationsschemas vorliegen, sondern möchte die Ergebnisse mehrerer Klassifikationsschemata vergleichen, um unter allen Klassifikationsschemata das optimale herauszufinden. Es wird hierbei zwischen unabhängigen und abhängigen Stichproben unterschieden. Auch wird auf die Konstruktion von Konfidenzintervallen und die Bestimmung einer optimalen Stichprobengröße eingegangen. Weiters wird in diesem Buch noch auf einen Vergleich mehrerer Programmpakete zur Analyse von ROC-Kurven eingegangen.