Soru için cevap phi, Matthews ve Pearson korelasyon katsayıları arasındaki İlişki? üç katsayı yönteminin hepsinin eşdeğer olduğunu gösterir.
İstatistiklerden değilim, bu yüzden kolay bir soru olmalı.
Matthews makalesi (www.sciencedirect.com/science/article/pii/0005279575901099) aşağıdakileri açıklar:
"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"`.
Wikipedia'ya göre ( http://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_product-moment_correlation_coefficient ), Pearson korelasyonu şöyle tanımlanır:
giving a value between +1 and −1 inclusive, where:
1 is total positive correlation,
0 is no correlation, and
−1 is total negative correlation
Pearson korelasyon katsayısı yorumu en iyi şu şekilde anlaşılır ( http://faculty.quinnipiac.edu/libarts/polsci/Statistics.html'ye göre ):
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
Bazı makaleleri okurken, MCC sonuç aralığı -1 ile 1 arasında bir yorumlama derecesi yoktur. Bu katsayı, bu durumda öngörücünün doğru olması durumunda doğruluk metriğinin iyi tahmin edemediği negatif ve pozitiflerin dengesiz veri kümeleri için iyidir.
Dengesiz veri kümelerinde, F-ölçüsü, öngörücü performansını değerlendirmek için MM ile karşılaştırmak için iyi bir metrik midir? Örneğin: durumlar vardır ki F-measure = 94%veMCC = 0.58 . Tahminci hakkında ne anlatıyor?
Matthews korelasyon katsayısı için de aynı yorumu kullanabilir miyim, yoksa yorumda farklı bir anlam var mı? Yorumda her iki katsayının da eşdeğer olduğuna inanıyorum.