phi와 Matthews 상관 계수는 동일한 개념입니까? 두 이진 변수에 대한 Pearson 상관 계수와 어떻게 관련이 있습니까? 이진 값이 0과 1이라고 가정합니다.
두 Bernoulli 랜덤 변수 와 간의 Pearson 상관 관계 는 다음 과 같습니다.y
어디
Wikipedia의 Phi 계수 :
통계에서, phi 계수 ( "평균 제곱 우연 계수"라고도하며 또는 로 표시됨 )는 Karl Pearson에 의해 도입 된 두 개의 이진 변수에 대한 연관 척도입니다. 이 측정 값은 해석시 피어슨 상관 계수와 유사합니다. 실제로 두 개의 이진 변수에 대해 추정 된 Pearson 상관 계수는 phi 계수를 반환합니다 .r ϕ
두 개의 랜덤 변수 와 대해 2 × 2 테이블이있는 경우y
와 의 연관성을 설명하는 phi 계수 는
Wikipedia의 Matthews 상관 계수 :
Matthews 상관 계수 (MCC)는 다음 공식을 사용하여 혼동 행렬에서 직접 계산할 수 있습니다.
이 방정식에서 TP는 진양 수, TN 진 음수, FP는 오 탐지 수, FN은 거짓 음수입니다. 분모의 4 개의 합계 중 하나가 0이면 분모를 임의로 1로 설정할 수 있습니다. 이로 인해 Matthews 상관 계수가 0이되고 올바른 제한 값으로 표시 될 수 있습니다.