Bagaimana cara menginterpretasikan koefisien korelasi Matthews (MCC)?

Jawaban untuk pertanyaan Relasi antara koefisien korelasi phi, Matthews dan Pearson?menunjukkan bahwa ketiga metode koefisien semuanya setara.

Saya bukan dari statistik, jadi itu seharusnya pertanyaan yang mudah.

Makalah Matthews (www.sciencedirect.com/science/article/pii/0005279575901099) menjelaskan hal berikut:

"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"`.

Menurut Wikipedia ( http://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_product-moment_correlation_coefisien ), korelasi Pearson digambarkan sebagai:

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

Interpretasi koefisien korelasi Pearson paling baik dipahami sebagai berikut (menurut 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

Membaca beberapa makalah, tidak ada tingkat interpretasi untuk rentang hasil PKS antara -1 dan 1. Koefisien ini baik untuk kumpulan data negatif dan positif yang tidak seimbang, di mana metrik akurasi tidak dapat memperkirakan dengan baik jika prediktor akurat dalam kasus ini.

Dengan set data yang tidak seimbang, apakah F-mengukur metrik yang baik untuk dibandingkan dengan PKS untuk mengevaluasi kinerja prediktor? Misalnya: ada kasus yang F-measure = 94%dan MCC = 0.58. Apa yang diceritakannya tentang sang prediktor?

Bolehkah saya mengadopsi interpretasi yang sama untuk koefisien korelasi Matthews, atau ada beberapa makna berbeda pada interpretasi tersebut? Saya percaya bahwa kedua koefisien juga sama dalam interpretasi.

Pertanyaan ini sangat sederhana dan sayangnya tidak ada yang bisa menjawab pertanyaan ini.

Menurut makalah ini: http://www.bioinfopublication.org/files/articles/2_1_1_JMLT.pdf , MCC adalah metode matriks kontingensi untuk menghitung koefisien korelasi momen-produk Pearson. Karena itu, memiliki interpretasi yang sama.

Koefisien Korelasi Matthews adalah kasus khusus dari Koefisien Korelasi Pearson. Oleh karena itu, interpretasi untuk keduanya sama. Periksa derivasi dan detail lainnya di posting blog saya di github .