La respuesta a la pregunta ¿ Relación entre los coeficientes de correlación phi, Matthews y Pearson? muestra que los tres métodos de coeficientes son todos equivalentes.
No soy de estadísticas, por lo que debería ser una pregunta fácil.
El artículo de Matthews (www.sciencedirect.com/science/article/pii/0005279575901099) describe lo siguiente:
"A correlation of:
C = 1 indicates perfect agreement,
C = 0 is expected for a prediction no better than random, and
C = -1 indicates total disagreement between prediction and observation"`.
De acuerdo con Wikipedia ( http://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_product-moment_correlation_coefficient ), la correlación de Pearson se describe como:
giving a value between +1 and −1 inclusive, where:
1 is total positive correlation,
0 is no correlation, and
−1 is total negative correlation
La interpretación del coeficiente de correlación de Pearson se entiende mejor de la siguiente manera (de acuerdo con http://faculty.quinnipiac.edu/libarts/polsci/Statistics.html ):
If r =
+.70 or higher Very strong positive relationship
+.40 to +.69 Strong positive relationship
+.30 to +.39 Moderate positive relationship
+.20 to +.29 weak positive relationship
+.01 to +.19 No or negligible relationship
-.01 to -.19 No or negligible relationship
-.20 to -.29 weak negative relationship
-.30 to -.39 Moderate negative relationship
-.40 to -.69 Strong negative relationship
-.70 or higher Very strong negative relationship
Al leer algunos artículos, no existe un grado de interpretación para el rango de resultados de MCC entre -1 y 1. Este coeficiente es bueno para conjuntos de datos no balanceados de negativos y positivos, donde la métrica de precisión no puede estimarse bien si el predictor es preciso en este caso.
Con conjuntos de datos no balanceados, ¿es la medida F una buena métrica para comparar con MCC para evaluar el rendimiento del predictor? Por ejemplo: hay casos que F-measure = 94%y MCC = 0.58. ¿Qué dice sobre el predictor?
¿Puedo adoptar la misma interpretación para el coeficiente de correlación de Matthews, o hay algún significado diferente en la interpretación? Creo que ambos coeficientes son equivalentes en la interpretación también.