 |
Jahrgang 35 (2015) Heft 2:
| Friedrich Barth, Rudolf Haller: Senfkrapfen | Von N gleich aussehenden Objekten seien S Objekte defekt. Ein Pr�fer entnimmt ein Objekt auf gut Gl�ck um festzustellen, ob es defekt ist. Der Hersteller kann die Objekte dem Pr�fer auf verschiedene Art präsentieren. Hängt die Wahrscheinlichkeit daf�r, dass der Pr�fer ein defektes St�ck entdeckt, von der Art der Präsentation ab? Diese Situation wird im Beitrag beispielhaft und anschaulich vorgef�hrt. Sie lässt sich auch im Unterricht nachspielen, indem man geeignete gleich aussehende Objekte verwendet, von denen einige verändert sind, ohne dass dies unmittelbar erkennbar ist. |
| Markus Vogel, Andreas Eichler: "Mit gutem Beispiel vorangehen" – zum Prinzip des beispielgebundenen Zugangs zur Leitidee Daten und Zufall | Beispiele sind im Mathematikunterricht allgegenwärtig, �ber sie werden allgemeinere mathematische Einsichten bis in den Einzelfall hinein konkretisiert. In einem datenbasierten Stochastikunterricht ist die beispielhafte Konkretisierung schon durch die Daten und ihren kontextuellen Hintergrund genuin gegeben. In diesem Beitrag werden anhand eines Unterrichtsvorschlags im Themenbereich Konfidenzintervalle didaktische Überlegungen zur Wertigkeit einf�hrender Beispiele angestellt, Kriterien zur didaktischen Beurteilung ihrer unterrichtlichen Gangbarkeit abgeleitet und reflektiert, welche Zugänge zur Leitidee Daten und Zufall durch geeignete Beispiele eröffnet werden können. |
| Andreas Kaufmann, Joachim Engel: Inferenzstatistik per Simulation: Bootstrap-Konfi denzintervalle in der Sekundarstufe II mit Excel | Dieser Aufsatz enthält einen Vorschlag f�r die Einf�hrung von Bootstrap-Konfidenzintervallen in der Sekundarstufe II. Zuerst wird der Nutzen dieser Methoden f�r die angewandte Statistik und f�r den Mathematikunterricht erläutert. Anschließend wird das Verfahren an zwei Beispielen präsentiert, seine Eigenschaften werden anschaulich begr�ndet und Fehlerquellen und Konvergenzfragen werden diskutiert. Schließlich werden Vorschläge zum Erweitern und Verfeinern präsentiert. |
| Frank Marohn: Der p-Wert: Standardisierte Zufallsvariable, Überschreitungswahrscheinlichkeit oder Grenzniveau des Ablehnens? |
| In der vorliegenden Arbeit soll einmal mehr auf den p-Wert eingegangen werden. Dieser Wert, der von statistischen Software-Paketen, sprich vom Computer, berechnet wird und auf den sich die statistische Anwenderwelt ,,stürzt", dient als Entscheidungsgrundlage beim Testen von Hypothesen. Gerade weil der Computer in den Schulen Einzug gehalten hat, ist es für den Lehrenden wichtig zu wissen, was der p-Wert (nicht) ist. |
| David Trafimow:Rund um den Variationskoeffi zienten in einf�hrenden Statistikkursen |
| Die Standardabweichung wird mithilfe des Variationskoeffizienten auf den Mittelwert bezogen. Lehrende in Statistikkursen können durch dieses Vorgehen den Lernenden die Standardabweichung verständlicher vermitteln. |
| Rudolf Haller, Friedrich Barth: Ber�hmte Aufgaben der Stochastik |
| Katja Krüger: Einladung zur Herbsttagung 2015 des Arbeitskreises Stochastik |
| Gerhard König: Bibliographische Rundschau |
| Die hier nachgewiesenen Veröffentlichungen sind alphabetisch nach dem Erstautor angeordnet. Ein Kurzreferat versucht, die wesentlichen Inhalte der nachgewiesenen Zeitschriftenaufsätze und B�cher wiederzugeben. |
e-Mail: