Anmerkungen: Die "Explorative Datenanalyse" als eine Möglichkeit, Statistik interessant in der Schule zu behandeln. Unterrichtsbeispiele, theoretischer Hintergrund und Erläuterungen.
Inhaltsverzeichnis
- VORWORT
- EINFÜHRUNG
- WOZU BRAUCHT MAN DIE EDA?
- DIE EDA AM BEISPIEL DES LEISTUNGSSPORTS
- NACHVOLLZIEHEN DER PROGNOSE
- 1.Versuch
- 2. Versuch
- 3.Versuch
- DIE DREI-GRUPPEN-GERADE
- DIE GAUBSCHE FEHLERQUADRATMETHODE
- LITERATURVERZEICHNIS
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Der Vortrag bietet eine Einführung in die Explorative Datenanalyse (EDA) und zeigt deren Einsatzmöglichkeiten im Mathematikunterricht auf. Die EDA ist ein Werkzeug, um Daten zu analysieren und Muster zu erkennen, ohne vorgegebene Hypothesen zu testen. Der Fokus liegt auf der Anwendung der EDA im Kontext des Leistungssports, wobei insbesondere die Prognose von Weltrekorden im 100m-Lauf im Vordergrund steht.
- Die Bedeutung der EDA für die Analyse von Daten
- Die Anwendung der EDA im Mathematikunterricht
- Die Analyse von Trends in Sportdaten
- Die Erstellung von Prognosen mittels der EDA
- Die Verwendung von Ausgleichsgeraden zur Trendbestimmung
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung führt in die Explorative Datenanalyse (EDA) ein und zeigt deren Bedeutung im Mathematikunterricht auf. Es werden verschiedene Anwendungsbeispiele für die EDA vorgestellt, die aufzeigen, wie Daten untersucht und Trends erkannt werden können.
Die EDA am Beispiel des Leistungssports verdeutlicht die Anwendung der EDA in einem praxisrelevanten Kontext. Dabei werden historische Weltrekorde im Schwimmsport und im 100m-Lauf betrachtet.
Im Abschnitt "Nachvollziehen der Prognose" werden verschiedene Methoden zur Prognose von Weltrekorden im 100m-Lauf vorgestellt und miteinander verglichen.
Schlüsselwörter
Explorative Datenanalyse (EDA), Mathematikunterricht, Leistungssport, Trendanalyse, Prognose, Ausgleichsgerade, Weltrekord, 100m-Lauf, Datenanalyse, Statistik, Trends
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- Hauke Lütjen (Author), 2000, Die Explorative Datenanalyse - Statistik im Matheunterricht einführen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/28543
