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Mit Erklärvideos und Simulationen Kovariation in Bayesianischen Situationen trainieren
Steib, Nicole
and Büchter, Theresa
(2023)
Mit Erklärvideos und Simulationen Kovariation in Bayesianischen Situationen trainieren.
In:
Beiträge zum Mathematikunterricht 2022 Band 3.
WTM-Verlag, Münster, pp. 1253-1256.
ISBN 978-3-95987-208-9.
Date of publication of this fulltext: 14 Oct 2025 04:57
Book section
DOI to cite this document: 10.5283/epub.77955
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, ...
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.
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Involved Institutions
Details
| Item type | Book section | ||||
| ISBN | 978-3-95987-208-9 | ||||
| Title of Book: | Beiträge zum Mathematikunterricht 2022 Band 3 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Publisher: | WTM-Verlag | ||||
| Place of Publication: | Münster | ||||
| Page Range: | pp. 1253-1256 | ||||
| Date | 7 June 2023 | ||||
| Institutions | Mathematics > Prof. Dr. Stefan Krauss | ||||
| Identification Number |
| ||||
| Dewey Decimal Classification | 100 Philosophy & psychology > 150 Psychology 300 Social sciences > 370 Education 500 Science > 510 Mathematics | ||||
| Status | Published | ||||
| Refereed | No, this document will not be refereed | ||||
| Created at the University of Regensburg | Partially | ||||
| URN of the UB Regensburg | urn:nbn:de:bvb:355-epub-779559 | ||||
| Item ID | 77955 |
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