Câu trả lời cho câu hỏi Mối quan hệ giữa các hệ số tương quan phi, Matthews và Pearson? cho thấy ba phương pháp hệ số là tất cả tương đương.
Tôi không từ số liệu thống kê, vì vậy nó sẽ là một câu hỏi dễ.
Bài viết của Matthews (www.scTHERirect.com/science/article/pii/0005279575901099) mô tả như sau:
"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"`.
Theo Wikipedia ( http://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_product-moment_correlation_coffic ), mối tương quan Pearson được mô tả là:
giving a value between +1 and −1 inclusive, where:
1 is total positive correlation,
0 is no correlation, and
−1 is total negative correlation
Giải thích hệ số tương quan Pearson được hiểu tốt nhất như sau (theo http://facemony.quinnipiac.edu/libarts/polsci/Statistic.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
Đọc một số bài báo, không có mức độ giải thích cho phạm vi kết quả MCC giữa -1 và 1. Hệ số này phù hợp với các tập dữ liệu không cân bằng của âm và dương, trong đó chỉ số chính xác không thể ước tính tốt nếu dự đoán chính xác trong trường hợp này.
Với các tập dữ liệu không cân bằng, liệu F-đo có phải là một số liệu tốt để so sánh với MCC để đánh giá hiệu suất dự đoán không? Ví dụ: có những trường hợp F-measure = 94%và MCC = 0.58. Nó nói gì về người dự đoán?
Tôi có thể áp dụng cách giải thích tương tự cho hệ số tương quan Matthews, hoặc có một số ý nghĩa khác nhau trong việc giải thích? Tôi tin rằng cả hai hệ số đều tương đương trong giải thích.