Эмпирическое корреляционное отношение

Для многих студентов очень пугающим и зачастую не до конца понятным вот уже долгие годы является такой необходимый в жизни и работе предмет, как высшая математика.

Конечно, в зависимости от направленности как самого учебного заведения, так и каждого из его факультетов в частности, количество описанных выше слушателей может равняться как одному- двум молодым людям на весь поток, так и достигать очень высокого процента обучающихся специальности.

И, при этом, чем сложнее для изучения и насыщеннее формулами и задачами подраздел математической науки, тем выше процент непонимающих материал с первого раза.

Если рассмотреть эмпирическое корреляционное отношение (http://math.semestr.ru/group/empirical-correlation-ratio.php) быстросхватывающих студентов к общему их числу на факультете в зависимости от "гуманитарности" специальности, то можно обратить внимание на то, что чем более она, специальность, склоняется к технической либо научной сфере, тем более низким становится показатель процентного количества студентов, у которых восприятие математических предметов является низким.

Взять тот же вышеупомянутый показатель- "эмпирическое корреляционное отношение".

Ведь далеко не все могут с первого раза запомнить, что η- это показатель тесноты связей между взаимосвязанными явлениями (статистическими данными), т.е. между группировочным и результативным признаками и выводится как квадратный корень из эмпирического коэффициента детерминации, где числитель есть дисперсия групповых средних, а знаменатель- общая дисперсия.

Значения же коэффициента детерминации лежат в интервале от –1 до +1, то есть -1≤η≤+1. При этом, согласно шкале Чеддока, если: 0,8≤|η|≤1, то связь можно назвать тесной, если 0,4≤|η|<0,8, то связь между признаками средняя, а в случае |η|<0,4 связь является слабой. Если же связи между данными нет, то эмпирическое корреляционное отношение равно нулю.