Кульбак Опции

[DrgLena]

Вопрос из области теории информации. В сибирском медицинском журнале часто встречается диагностика или прогноз с использованием последовательного алгоритма Вальда, информативность признаков оценивается по Кульбаку.
Мой вопрос возник в связи с тем, что реально не всегда достигаются заданные высокие пороги для диагностики, но оценку набору используемых диагностических признаков все же хочется дать.
В задаче дифференциальной диагностики между двумя состояниями (верифицированы гистологически) рассчитывали диагностические коэффициенты клинических признаков, далее, вычисляли показатель накопленной информативности как арифметическая сумма (J) показателей информативности факторов риска, имеющихся у исследуемого (по Кульбаку). Далее, нужно эти суммы сравнить с выбранными порогами - но, можно ли дальше пойти другим путем. В этой новой переменной (J) найти точку перегиба используя анализ ROC-кривой и оценить таким образом диагностический тест, т.е. описать чувствительность и специфичность более привычным образом.

[Игорь]

Я просто не встречала в литературе сочетания этих двух подходов, поэтому нет уверенности.

Посмотрите ссылку на автореферат диссертации http://www.nzmedek.nm.ru/indexdis07char2.html. Там для оценки качества последовательного анализа Вальда применяется именно данный способ. Определенно можно сослаться.

В данной статье http://www.vestnik.vsu.ru/pdf/econ/2005/01/davnis.pdf можно немного почитать об использовании информационного анализа для оценки качества бинарного классификатора.

Еще предложение. А почему бы не использовать в решаемой задаче логистический анализ либо пробит-анализ. Эти методы дают примерно одинаковые результаты, имеют совершенно формализованный алгоритм (один и тот же для обоих методов, за исключением сигмоидальной "функции активации", пользуясь терминологией искусственных нейронных сетей) и внятное описание в литературе.