Utilice los números de pares para comparar el desempeño predictivo de los modelos. Cuanto mayor sea el porcentaje de pares concordantes, mejor funcionará el modelo.
La D de Somers es la diferencia de proporción entre los pares concordantes y discordantes, incluyendo los empates.
Utilice la D de Somers para comparar el desempeño predictivo de los modelos. Los valores más altos indican un mejor desempeño predictivo. Por ejemplo, si 75% de los pares son concordantes y 25% son discordantes, entonces la D de Somers es 0,5.
La D de Somers y el estadístico Gamma de Goodman-Kruskal son idénticos cuando el modelo predice 0 pares con valores iguales. Mientras más pares con valores iguales haya, más excederá el estadístico Gamma de Goodman-Kruskal a la D de Somers.
Goodman-Kruskal Gamma es la diferencia de la proporción entre los pares concordantes y discordantes, sin incluir los empates.
Utilice el estadístico Gamma de Goodman-Kruskal para comparar el desempeño predictivo de los modelos. Los valores más altos indican un mejor desempeño predictivo. Por ejemplo, si 75% de los pares no empatados son concordantes y 25% son discordantes, la Gamma de Goodman-Kruskal es 0,5.
La D de Somers y el estadístico Gamma de Goodman-Kruskal son idénticos cuando el modelo predice 0 pares con valores iguales. Mientras más pares con valores iguales haya, más excederá el estadístico Gamma de Goodman-Kruskal a la D de Somers.
La Tau-a de Kendall es la diferencia de proporción de pares concordantes y discordantes entre todos los pares posibles, incluyendo los pares con el mismo valor de respuesta.
Utilice la Tau-a de Kendall para comparar el desempeño predictivo de los modelos. Los valores más altos indican un mejor desempeño predictivo. La Tau-a de Kendall siempre es menor que la D de Somers y el estadístico Gamma de Goodman-Kruskal, porque esos dos estadísticos no incluyen los pares con el mismo valor de respuesta.