La risposta alla domanda Relazione tra i coefficienti di correlazione phi, Matthews e Pearson? mostra che i tre metodi dei coefficienti sono tutti equivalenti.
Non vengo dalle statistiche, quindi dovrebbe essere una domanda facile.
Il documento di Matthews (www.sciencedirect.com/science/article/pii/0005279575901099) descrive quanto segue:
"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"`.
Secondo Wikipedia ( http://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_product-moment_correlation_coefficient ), la correlazione di Pearson è descritta come:
giving a value between +1 and −1 inclusive, where:
1 is total positive correlation,
0 is no correlation, and
−1 is total negative correlation
L'interpretazione del coefficiente di correlazione di Pearson è meglio compresa come segue (secondo 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
Leggendo alcuni articoli, non esiste un grado di interpretazione per l'intervallo di risultati del Centro clienti compreso tra -1 e 1. Questo coefficiente è buono per insiemi di dati sbilanciati di negativi e positivi, in cui la metrica di precisione non può stimare bene se il predittore è accurato in questo caso.
Con insiemi di dati non bilanciati, la misura F è una buona metrica da confrontare con il Centro clienti per valutare le prestazioni del predittore? Ad esempio: ci sono casi che F-measure = 94%e MCC = 0.58. Cosa dice del predittore?
Posso adottare la stessa interpretazione per il coefficiente di correlazione di Matthews o c'è un significato diverso sull'interpretazione? Credo che entrambi i coefficienti siano equivalenti anche nell'interpretazione.