Die Antwort auf die Frage Beziehung zwischen den Korrelationskoeffizienten phi, Matthews und Pearson? zeigt, dass die drei Koeffizientenmethoden alle äquivalent sind.
Ich komme nicht aus der Statistik, also sollte es eine leichte Frage sein.
Das Matthews-Papier (www.sciencedirect.com/science/article/pii/0005279575901099) beschreibt Folgendes:
"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"`.
Laut Wikipedia ( http://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_product-moment_correlation_coefficient ) wird die Pearson-Korrelation wie folgt beschrieben:
giving a value between +1 and −1 inclusive, where:
1 is total positive correlation,
0 is no correlation, and
−1 is total negative correlation
Die Interpretation des Pearson-Korrelationskoeffizienten wird am besten wie folgt verstanden (gemäß 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
In einigen Abhandlungen gibt es keinen Interpretationsgrad für den MCC-Ergebnisbereich zwischen -1 und 1. Dieser Koeffizient eignet sich für unsymmetrische Datensätze von Negativen und Positiven, bei denen die Genauigkeitsmetrik nicht gut einschätzen kann, ob der Prädiktor in diesem Fall genau ist.
Ist das F-Maß bei unausgeglichenen Datensätzen eine gute Metrik für den Vergleich mit dem MCC, um die Leistung des Prädiktors zu bewerten? Zum Beispiel: Es gibt Fälle, in denen F-measure = 94%und MCC = 0.58. Was sagt es über den Prädiktor aus?
Darf ich dieselbe Interpretation für Matthews Korrelationskoeffizienten übernehmen, oder hat die Interpretation eine andere Bedeutung? Ich glaube, dass beide Koeffizienten auch in der Interpretation gleich sind.