Mit Erklärvideos und Simulationen Kovariation in Bayesianischen Situationen trainieren

Steib, Nicole; Büchter, Theresa

Mit Erklärvideos und Simulationen Kovariation in Bayesianischen Situationen trainieren

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.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.identifier.uri	http://hdl.handle.net/2003/41569
dc.identifier.uri	http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-23412
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.dnb.deposit	true	de
eldorado.secondarypublication	false	de

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