Mit Erklärvideos und Simulationen Kovariation in Bayesianischen Situationen trainieren

Steib, Nicole; Büchter, Theresa

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Steib, Nicole	-
dc.contributor.author	Büchter, Theresa	-
dc.date.accessioned	2023-06-07T13:52:36Z	-
dc.date.available	2023-06-07T13:52:36Z	-
dc.date.issued	2023	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/2003/41569	-
dc.identifier.uri	http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-23412	-
dc.description.abstract	Häufig werden aktuell Corona-Selbsttests durchgeführt, um festzustellen, ob man mit SARS-CoV-2 infiziert ist. Die Struktur in diesen Situationen ist exemplarisch für Bayesianische Situationen, die sich durch eine binäre Hypothese H (z. B. infiziert vs. nicht infiziert) und ein binäres Indiz I zu dieser Hypothese (z. B. ein positives vs. negatives Testergebnis) auszeichnen (Zhu & Gigerenzer, 2006). Bayesianisches Denken umfasst dann die Fähigkeit, in solchen Situationen argumentieren zu können. In einer solchen Bayesianischen Situation sind typischerweise drei Wahrscheinlichkeiten gegeben bzw. notwendig, um mit der Formel von Bayes rechnen zu können.	de
dc.language.iso	de	de
dc.publisher	Gesellschaft für Didaktik der Mathematik	-
dc.relation.ispartof	Beiträge zum Mathematikunterricht 2022	-
dc.subject	Kovariation	de
dc.subject	Bayesianisches Denken	de
dc.subject	Visualisierungen	de
dc.subject	Doppelbaum	de
dc.subject	Einheitsquadrat	de
dc.subject	Sek 1	de
dc.subject	Algebra	de
dc.subject	Darstellen	de
dc.subject	Sek II	de
dc.subject	Stochastik	de
dc.subject.ddc	510	-
dc.title	Mit Erklärvideos und Simulationen Kovariation in Bayesianischen Situationen trainieren	de
dc.type	Text	de
dc.type.publicationtype	conferenceObject	de
dcterms.accessRights	open access	-
eldorado.secondarypublication	false	de
Appears in Collections:	2022

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
BzMU22_1253.pdf	DNB	175.59 kB	Adobe PDF	View/Open

This item is protected by original copyright

View License

Show simple item record

This item is protected by original copyright rightsstatements.org