Как интерпретировать коэффициент корреляции Мэтьюса (MCC)?


17

Ответ на вопрос Отношение между коэффициентами корреляции фи, Мэтьюса и Пирсона? показывает, что все три метода коэффициентов являются эквивалентами.

Я не из статистики, поэтому это должен быть простой вопрос.

В статье Мэтьюса (www.sciencedirect.com/science/article/pii/0005279575901099) описывается следующее:

"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"`.

Согласно Википедии ( http://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_product-moment_correlation_coefficient ) корреляция Пирсона описывается как:

giving a value between +1 and −1 inclusive, where:
   1 is total positive correlation, 
   0 is no correlation, and
  −1 is total negative correlation

Интерпретация коэффициента корреляции Пирсона лучше всего понимается следующим образом (согласно 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

Читая некоторые статьи, нет никакой степени интерпретации для диапазона результатов MCC между -1 и 1. Этот коэффициент хорош для несбалансированных наборов данных негативов и позитивов, где метрика точности не может быть хорошо оценена, если предиктор является точным в этом случае.

Является ли F-мера хорошим показателем для несбалансированных наборов данных для сравнения с MCC для оценки эффективности предиктора? Например: бывают случаи, когда F-measure = 94%и MCC = 0.58. Что это говорит о предикторе?

Могу ли я принять ту же интерпретацию для коэффициента корреляции Мэтьюса, или в интерпретации есть какое-то другое значение? Я считаю, что оба коэффициента в интерпретации также эквивалентны.

Ответы:


9

Этот вопрос был настолько прост, и, к сожалению, никто не мог ответить на этот вопрос.

Согласно этому документу: http://www.bioinfopublication.org/files/articles/2_1_1_JMLT.pdf , MCC является методом матрицы непредвиденных обстоятельств для вычисления коэффициента корреляции Пирсона и момента произведения. Следовательно, оно имеет такую ​​же интерпретацию.


0

Коэффициент корреляции Мэтьюса является частным случаем коэффициента корреляции Пирсона. Поэтому интерпретации для них обоих одинаковы. Проверьте деривации и другие детали в моем блоге на github .


1
Добро пожаловать на сайт. Мы пытаемся создать постоянное хранилище высококачественной статистической информации в форме вопросов и ответов. Таким образом, мы опасаемся ответов, содержащих только ссылки, из-за linkrot. Здесь лучше разместить контент и ссылку для контекста. Вы также должны четко указать, что ссылка является вашей собственной.
gung - Восстановить Монику
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.