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Simulation als Bindeglied zwischen der empirischen Welt der Daten und der theoretischen Welt des Zufalls

In: Mit Werkzeugen Mathematik und Stochastik lernen – Using Tools for Learning Mathematics and Statistics

Author

Listed:
  • Andreas Eichler

    (Pädagogische Hochschule Freiburg, IMBF - Institut für Mathematische Bildung Freiburg)

Abstract

Zusammenfassung Ein wahrscheinlichkeitstheoretisches Modell kann auf der Basis von Symmetrieüberlegungen oder auf der Basis empirischer Daten erzeugt werden und dient der Prognose zukünftiger Daten. Empirische Daten stehen dadurch in einem stetigen Wechselspiel mit den theoretischen Modellen, sie basieren auf den Modellen und dienen gleichzeitig zum Aufstellen, Modifizieren oder Überprüfen dieser Modelle. Eine Schwierigkeit im Stochastikunterricht ist es allerdings dabei, insbesondere den Bezug von den abstrakten Modellen der Wahrscheinlichkeitsanalyse zu empirischen Daten herzustellen, da sich in der Regel keine empirischen Daten zu abstrakten Modellen erzeugen lassen. In diesem Beitrag soll daher die Simulation als Möglichkeit verdeutlicht werden, den Übergang von den Modellen zu den Daten, in diesem Fall virtuellen Daten, anschaulich zu machen. Dazu wird vorbereitend zunächst das Wechselspiel von Theorie und Empirie in der Stochastik erläutert sowie der Einstieg in rechnergestützte Simulationen über händische Simulationen diskutiert. Anschließend werden verschiedene, potentiell bekannte Beispiele beider Sekundarstufen vorgestellt, die die Möglichkeiten rechnergestützter Simulationen illustrieren können. Abschließend werden die mit der rechnergestützten Simulation verbundenen Vorteile für das schulische Lernen zusammengefasst.

Suggested Citation

  • Andreas Eichler, 2014. "Simulation als Bindeglied zwischen der empirischen Welt der Daten und der theoretischen Welt des Zufalls," Springer Books, in: Thomas Wassong & Daniel Frischemeier & Pascal R. Fischer & Reinhard Hochmuth & Peter Bender (ed.), Mit Werkzeugen Mathematik und Stochastik lernen – Using Tools for Learning Mathematics and Statistics, edition 127, chapter 0, pages 251-265, Springer.
  • Handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-03104-6_19
    DOI: 10.1007/978-3-658-03104-6_19
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