U 통계치는 다음과 같은 해석이 가능합니다. A집단의 크기를 a, B집단의 크기를 b라 할 때, A집단에서 임의로 뽑은 사람의 값(response)이, B집단에서 뽑은 사람보다 높을 확률이 U/(ab)라고 해석됩니다. 가령 A집단 10명, B집단 10명, U=80이라면, "(임의로 뽑은) A 집단사람이 B집단 사람보다 80%의 확률로 값이 크다." 그리고 저 1 scale로 표준화된 값 (U/ab)은 AUC (ROC커브의 면적)와도 같은 값입니다.
첫댓글 Wilcoxon의 rank-sum test하고 동일합니다. 그런데 왜 U라고 했는지는 모겠습니다. 아마 alpha, beta, rho, K같이 별 의미없의 붙인 값일겁니다.
감사합니당^^
U 통계치는 다음과 같은 해석이 가능합니다. A집단의 크기를 a, B집단의 크기를 b라 할 때, A집단에서 임의로 뽑은 사람의 값(response)이, B집단에서 뽑은 사람보다 높을 확률이 U/(ab)라고 해석됩니다. 가령 A집단 10명, B집단 10명, U=80이라면, "(임의로 뽑은) A 집단사람이 B집단 사람보다 80%의 확률로 값이 크다." 그리고 저 1 scale로 표준화된 값 (U/ab)은 AUC (ROC커브의 면적)와도 같은 값입니다.