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Steib, Nicole ; Büchter, Theresa

Mit Erklärvideos und Simulationen Kovariation in Bayesianischen Situationen trainieren

Steib, Nicole und Büchter, Theresa (2023) Mit Erklärvideos und Simulationen Kovariation in Bayesianischen Situationen trainieren. In: Beiträge zum Mathematikunterricht 2022 Band 3. WTM-Verlag, Münster, S. 1253-1256. ISBN 978-3-95987-208-9.

Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 14 Okt 2025 04:57
Buchkapitel
DOI zum Zitieren dieses Dokuments: 10.5283/epub.77955


Zusammenfassung

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, ...

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.



Beteiligte Einrichtungen


Details

DokumentenartBuchkapitel
ISBN978-3-95987-208-9
Buchtitel:Beiträge zum Mathematikunterricht 2022 Band 3
Verlag:WTM-Verlag
Ort der Veröffentlichung:Münster
Seitenbereich:S. 1253-1256
Datum7 Juni 2023
InstitutionenMathematik > Prof. Dr. Stefan Krauss
Identifikationsnummer
WertTyp
10.17877/DE290R-23412DOI
Dewey-Dezimal-Klassifikation100 Philosophie und Psychologie > 150 Psychologie
300 Sozialwissenschaften > 370 Erziehung, Schul- und Bildungswesen
500 Naturwissenschaften und Mathematik > 510 Mathematik
StatusVeröffentlicht
BegutachtetNie, das Dokument wird nicht wissenschaftlich begutachtet werden
An der Universität Regensburg entstandenZum Teil
URN der UB Regensburgurn:nbn:de:bvb:355-epub-779559
Dokumenten-ID77955

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