{"id":2042,"date":"2023-07-23T23:29:33","date_gmt":"2023-07-23T23:29:33","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/la-curva-della-roccia-eccelle\/"},"modified":"2023-07-23T23:29:33","modified_gmt":"2023-07-23T23:29:33","slug":"la-curva-della-roccia-eccelle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/la-curva-della-roccia-eccelle\/","title":{"rendered":"Come creare una curva roc in excel (passo dopo passo)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-logistica-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">La regressione logistica<\/a> \u00e8 un metodo statistico che utilizziamo per adattare un modello di regressione quando la variabile di risposta \u00e8 binaria. Per valutare quanto bene un modello di regressione logistica si adatta a un set di dati, possiamo esaminare i due parametri seguenti:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sensibilit\u00e0:<\/strong> probabilit\u00e0 che il modello preveda un risultato positivo per un&#8217;osservazione quando il risultato \u00e8 effettivamente positivo. Questo \u00e8 anche chiamato il \u201cvero tasso positivo\u201d.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Specificit\u00e0:<\/strong> la probabilit\u00e0 che il modello preveda un risultato negativo per un&#8217;osservazione quando il risultato \u00e8 effettivamente negativo. Questo \u00e8 anche chiamato \u201cvero tasso negativo\u201d.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un modo per visualizzare queste due misurazioni \u00e8 creare una <strong>curva ROC<\/strong> , che sta per curva &#8220;caratteristica operativa del ricevitore&#8221;. Questo \u00e8 un grafico che mostra la sensibilit\u00e0 e la specificit\u00e0 di un modello di regressione logistica.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il seguente esempio passo passo mostra come creare e interpretare una curva ROC in Excel.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Passaggio 1: inserisci i dati<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Iniziamo inserendo alcuni dati grezzi:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-19089 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/roc1.png\" alt=\"\" width=\"409\" height=\"398\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: calcolare i dati cumulativi<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Quindi utilizziamo la seguente formula per calcolare i valori cumulativi per le categorie Pass e Fail:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Valori di successo cumulativi: <strong>=SUM($B$3:B3)<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Valori di errore cumulativi: <strong>=SUM($C$3:C3)<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Quindi copieremo e incolleremo queste formule in ciascuna cella della colonna D e della colonna E:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-19090 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/roc2.png\" alt=\"\" width=\"462\" height=\"421\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3: calcolare il tasso di falsi positivi e il tasso di veri positivi<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, calcoleremo il tasso di falsi positivi (FPR), il tasso di veri positivi (TPR) e l&#8217;area sotto la curva (AUC) utilizzando le seguenti formule:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">FPR: <strong>=1-D3\/$D$14<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">TPR: <strong>=1-E3\/$E$14<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">ASC: <strong>=(FA3-FA4)*SOL3<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Quindi copieremo e incolleremo queste formule in ciascuna cella delle colonne F, G e H:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-19091 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/roc3.png\" alt=\"\" width=\"566\" height=\"427\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 4: creare la curva ROC<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per creare la curva ROC, evidenzieremo ciascun valore nell&#8217;intervallo <strong>F3:G14<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, faremo clic sulla scheda <strong>Inserisci<\/strong> lungo la barra multifunzione superiore, quindi faremo clic su <strong>Inserisci dispersione (X, Y)<\/strong> per creare il seguente percorso:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-19092\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/roc4.png\" alt=\"Curva ROC in Excel\" width=\"624\" height=\"516\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 5: calcolare l&#8217;AUC<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Quanto pi\u00f9 la curva si avvicina all&#8217;angolo superiore sinistro del grafico, tanto meglio il modello \u00e8 in grado di classificare i dati in categorie.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Come possiamo vedere dal grafico sopra, questo modello di regressione logistica fa un ottimo lavoro nel classificare i dati in categorie.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per quantificarlo, possiamo calcolare l&#8217;AUC (area sotto la curva) che ci dice quanta parte del grafico si trova sotto la curva.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Pi\u00f9 l\u2019AUC \u00e8 vicino a 1, migliore \u00e8 il modello. Un modello con un&#8217;AUC pari a 0,5 non \u00e8 migliore di un modello che esegue classificazioni casuali.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per calcolare l&#8217;AUC della curva possiamo semplicemente sommare tutti i valori nella colonna H:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-19093 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/roc5.png\" alt=\"Calcola l'AUC in Excel\" width=\"580\" height=\"480\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;AUC risulta essere <strong>0.802662<\/strong> . Questo valore \u00e8 piuttosto elevato, indicando che il modello fa un buon lavoro nel classificare i dati nelle categorie &#8220;Passato&#8221; e &#8220;Fallito&#8221;.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Risorse addizionali<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I seguenti tutorial spiegano come creare altri grafici comuni in Excel:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/cdf-in-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come tracciare un CDF in Excel<\/a><br \/> Come creare una curva di sopravvivenza in Excel<br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/statistiche-di-controllo-del-processo-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come creare un grafico di controllo statistico del processo in Excel<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La regressione logistica \u00e8 un metodo statistico che utilizziamo per adattare un modello di regressione quando la variabile di risposta \u00e8 binaria. 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