¿Cómo interpretar el coeficiente de correlación de Matthews (MCC)?

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La respuesta a la pregunta ¿ Relación entre los coeficientes de correlación phi, Matthews y Pearson? muestra que los tres métodos de coeficientes son todos equivalentes.

No soy de estadísticas, por lo que debería ser una pregunta fácil.

El artículo de Matthews (www.sciencedirect.com/science/article/pii/0005279575901099) describe lo siguiente:

"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"`.

De acuerdo con Wikipedia ( http://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_product-moment_correlation_coefficient ), la correlación de Pearson se describe como:

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

La interpretación del coeficiente de correlación de Pearson se entiende mejor de la siguiente manera (de acuerdo con 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

Al leer algunos artículos, no existe un grado de interpretación para el rango de resultados de MCC entre -1 y 1. Este coeficiente es bueno para conjuntos de datos no balanceados de negativos y positivos, donde la métrica de precisión no puede estimarse bien si el predictor es preciso en este caso.

Con conjuntos de datos no balanceados, ¿es la medida F una buena métrica para comparar con MCC para evaluar el rendimiento del predictor? Por ejemplo: hay casos que F-measure = 94%y MCC = 0.58. ¿Qué dice sobre el predictor?

¿Puedo adoptar la misma interpretación para el coeficiente de correlación de Matthews, o hay algún significado diferente en la interpretación? Creo que ambos coeficientes son equivalentes en la interpretación también.

daniel souza
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Respuestas:

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Esta pregunta era muy simple y desafortunadamente nadie pudo responderla.

Según este documento: http://www.bioinfopublication.org/files/articles/2_1_1_JMLT.pdf , MCC es un método de matriz de contingencia para calcular el coeficiente de correlación momento-producto de Pearson. Por lo tanto, tiene la misma interpretación.

daniel souza
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Matthews Correlation Coefficient es un caso especial de Pearson Correlation Coefficient. Por lo tanto, las interpretaciones para ambos son las mismas. Verifique las derivaciones y otros detalles en mi blog en github .

Lei Mao
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gung - Restablece a Monica