Q-Phase Leistungskurs Stochastik (S)
Von stochastischen Modellen, Zufallsgrößen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und ihren Kenngrößen (Q-LK-S1)(10 Std.) |
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Zu entwickelnde Kompetenzen |
Vorhabenbezogene Absprachen und Empfehlungen |
Inhaltsbezogene Kompetenzen: Die Studierenden ...
Prozessbezogene Kompetenzen: Modellieren Die Studierenden ...
Werkzeuge nutzen Die Studierenden ...
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Im ersten Teil dieses Unterrichtsvorhabens liegt der Fokus auf der Beschreibung und Untersuchung von statistischen Daten mithilfe digitaler Werkzeuge (Tabellenkalkulation und GTR). Im Kontext überschaubarer Einkommensstichproben verschiedener Berufsgruppen mit wenigen Datenpunkten, z. B. Frisöre in verschiedenen Städten, werden Mittelwerte (Arithmetisches Mittel und Median) und Streumaße (Standardabweichung) diskutiert und wiederholt bzw. neu eingeführt. Dabei können Stichproben mit deutlichen Ausreißern die Diskussion über Mittelwerte (Median und Arithmetisches Mittel) anregen, während Stichproben (bzw. Berufsgruppen) mit gleichem Mittelwert aber unterschiedlicher Streuung die Diskussion über Streumaße und die Standardabweichung als mittlere quadratische Abweichung anregen. Grundsätzlich sollen neben den bekannten mathematischen Größen auch von den Studierenden selbst entwickelte bzw. vorgeschlagene Mittelwerte und Streumaße diskutiert werden. Im zweiten Teil dieses Unterrichtsvorhabens liegt der Fokus auf Modellierung stochastischer Situationen. Dabei kann der Übergang von statistischen Werten (Häufigkeiten) zu Wahrscheinlichkeiten als Teil einer Modellierung interpretiert und diskutiert werden, wobei auch die Angemessenheit der Modellierung thematisiert werden sollte. Anhand verschiedener Glücksspiele wird zunächst der Begriff der Zufallsgröße und der zugehörigen Wahrscheinlichkeitsverteilung zur Beschreibung von Zufalls-experimenten thematisiert. Hier sollte, um die Stoffgebiete zu vernetzen, auf die Wahrscheinlichkeitsverteilung als eindeutige Zuordnung verwiesen werden. Diese Funktionen werden in der Regel als Tabellen dargestellt und haben meistens keinen Funktionsterm. Die Frage nach fairen Einsätzen bei verschiedenen Glücksspielen motiviert anschließend die Betrachtung des Erwartungswerts. Dabei kann auch die Abhängigkeit von den Annahmen der Modellierung diskutiert werden. Die Analogie zwischen dem Erwartungswert und dem Arithmetischem Mittel führt dazu, Varianz und Standardabweichung für Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Zufallsgrößen zu betrachten. Anschließend können mithilfe des Erwartungswertes, der Varianz und der Standardabweichung Wahrscheinlichkeitsverteilungen verglichen und prognostische Aussagen getätigt werden. |