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Veranstaltung

Schulstochastik vom höheren Standpunkt

  • Funktionen:

Grunddaten

Veranstaltungsart Vorlesung/Übung SWS 2.00
Veranstaltungsnummer 11442 Semester SS 2021
Sprache Deutsch Studienjahr
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Belegung über StudIP

Status Link
offene Belegung (kein Anmeldeverfahren)    Link

Module

2180280 Schulstochastik vom höheren Standpunkt
2180540 Schulstochastik vom höheren Standpunkt

Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook

  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
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Do. 09:00 bis 11:00 woch 08.04.2021 bis 15.07.2021  Ulmenstr. 69 - SR 228, Ulmenstr. 69, Haus 3 Raumplan Sikora findet statt DIGITAL  
Gruppe [unbenannt]:
 

Verantwortliche Person

Verantwortliche Person Zuständigkeit
Dr. paed. Christine Sikora

Studiengänge

Studiengang/Abschluss/Prüfungsversion Semester Teilnahmeart
Berufspädagogik: Fach Mathematik, Master Berufspädagogik (Zweitfach, 2017) 3. Semester wahlobligatorisch
Mathematik, Beifach Lehramt (2019) 8. Semester wahlobligatorisch
Mathematik, LA an Regionalen Schulen (2019) 8. Semester wahlobligatorisch
Mathematik, LA für Sonderpädagogik (2019) 7. Semester wahlobligatorisch
Mathematik, LA Gymnasien (2012) 6. - 8. Semester wahlobligatorisch
Mathematik, LA Regionale Schulen (2012) 6. - 8. Semester wahlobligatorisch
Wirtschaftspädagogik, Master (2017) 3. Semester wahlobligatorisch

Zuordnung zu Einrichtungen

MNF/Institut für Mathematik (IfMA)

Inhalt

Kommentar

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Lerninhalte

Lern- und Qualifikationsziele

Die Studierenden


- können Erscheinungen mit Zufallscharakter, die mit Mitteln der Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung modelliert werden können, durch eine Prozessbetrachtung analysieren, indem sie die ablaufenden Vorgänge, die möglichen Ergebnisse und Einflussfaktoren ermitteln,
- kennen wesentliche Phasen der Entwicklung der Wahrscheinlichkeitsrechnung
- können Wahrscheinlichkeiten interpretieren,
- kennen typische stochastische Fehlintuitionen zum Wahrscheinlichkeitsbegriff und können diese erklären,
- können Wahrscheinlichkeiten von Ereignissen zusammengesetzter Vorgänge mit Pfadregeln berechnen,
- kennen Merkmale und Interpretationen des Erwartungswertes einer Zufallsgröße,
- können mittlere Wartezeiten (erster Erfolg, vollständige Serie u. a.) mit Mittelwertregeln berechnen,
- kennen Verfahren zur Ermittlung von Zufallszahlen und können Simulationen von Vorgängen mit Zufallszahlen zur Ermittlung von Wahrscheinlichkeiten und Erwartungswerten planen und durchführen,
- kennen Aspekte des Begriffs bedingte Wahrscheinlichkeit sowie entsprechende Aufgabentypen, Fehlvorstellungen und Bezüge zu den Aspekten des Wahrscheinlichkeitsbegriffs,
- kennen Probleme und Fehlinterpretationen bei der Anwendung eines Signifikanzfestes
- können am Beispiel der Modellierung von Erkenntnisprozessen Grundideen der Bayes-Statistik erläutern,                                                                                                                                                                                                                                                                                                  - können kombinatorische Aufgaben unter Verwendung von Zählregeln sicher lösen.

Lehrinhalte

Grundbegriffe der Stochastik
- Prozessbetrachtung von Erscheinungen mit Zufallscharakter
- Aspekte des Zufallsbegriffs im Alltag und in den Wissenschaften
- Aspekte und Interpretationen des Wahrscheinlichkeitsbegriffs und seine historische Entwicklung
- intuitive stochastische Fehlvorstellungen

Verfahren zum Ermitteln von Wahrscheinlichkeiten und Erwartungswerten
- Berechnung von Wahrscheinlichkeit mit Pfadregeln
- Erwartungswert einer Zufallsgröße, Rolle des Erwartungswertes in der Geschichte der Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Mittelwertregeln für Wartezeiten, Erwartungswert einer geometrischen Verteilung
- Simulation zufälliger Vorgänge
- bedingte Wahrscheinlichkeit, Base rate fallacy


Probleme der beurteilenden Statistik
- Grundideen und Probleme der klassischen beurteilenden Statistik am Beispiel eines Signifikanztestes sowie der Ermittlung von Konfidenzintervallen, historische Entwicklung des Signifikanztestes
- Grundideen der Bayes-Statistik im diskreten Fall


Methoden zum Lösen kombinatorischer Aufgaben
- Anwendung von Zählregeln
- Verwendung von Urnenmodellen und Aufgabentypen

Strukturbaum

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SS 2021 , Aktuelles Semester: Winter 2021/22