Molte persone si sono trovati in questa posizione : Un amico lancia una moneta , si grida ” teste ” e uno di voi si snoda per pagare la scheda ristorante. Da una moneta iniziale lanciare una persona ha una probabilità del 50 per cento di vincere . Tuttavia , se ci sono più lanci di moneta , come ” meglio due su tre , ” la probabilità che una persona possa vincere con “teste” può cambiare . Lanci di moneta interattivi forniscono ottimi strumenti didattici per aiutare gli studenti a comprendere le leggi della probabilità . Probabilità empirica

Un evento o azione che distribuisce probabilità empirica utilizza i dati di ” stima ” i risultati degli eventi in base a come spesso l’evento si svolge . Determinazione probabilità empirica richiede esperimenti, prove e osservazioni dirette , al fine di ottenere i dati necessari . Un insegnante può introdurre i suoi studenti a probabilità empirica dando ad ogni studente un centesimo , un pezzo di carta e una matita . Invita gli studenti a numerare la loro carta 1-10 e farli capovolgere il penny 10 volte , registrando i risultati . Istruire gli studenti ad affermare che il risultato era maggiore . Una volta che i dati sono stati registrati, sono gli studenti ripetere l’esercizio. Secondo la probabilità empirica vostra classe può prevedere l’esito successivo in base precedente singolo studente e risultati di gruppo .

Probabilità teorica

probabilità teorica può essere determinata in base al rapporto di il numero di risultati favorevoli rispetto al numero totale di possibili risultati . Una moneta è un dispositivo perfetto per l’insegnamento probabilità teorica . Ottieni il tuo classe di studenti impegnati prima di dimostrare lancio di una moneta . Chiedete loro se hanno mai visto un lancio della moneta prima di una partita di football NFL e chiedi a uno studente a ” chiamarlo” come se fosse Aaron Rodgers . Una volta che si ottiene la risposta dalla classe , implementare nella tua formula. Prendete un dollaro d’argento e chiedere ciò che la probabilità è che la coda sarà rivolto verso l’alto . Spiega alla classe che la loro scelta è quella favorevole. Ad esempio , se dicono ” code ” che sarebbe l’ esito favorevole , e c’è una probabilità del 50 per cento che atterrerà conseguenza. La possibilità di tirare “code” è di 1 su 2 .

Nonprobability

Nonprobability è un metodo per la raccolta dei dati , ma non si basa su un’analisi approfondita . Chiedi agli studenti di svuotare le loro tasche , come alcuni sono tenuti ad avere monete lì . Invita la classe a fare un’equazione utilizzando il numero totale di studenti e di quelli con le monete in tasca . Questo illustrerà un metodo casuale privo di qualsiasi analisi , aderendo ad un modello nonprobability . Nonprobability risparmiare ricercatori di tempo, denaro e fatica, ma a scapito di informazioni dettagliate e credibilità . Nonprobability normalmente viene utilizzato quando i ricercatori vogliono formulare un’idea di un fenomeno che può coinvolgere persone , luoghi o oggetti . Dipartimento di Statistica del Canada dice che poiché gli elementi sono scelti in modo arbitrario , non c’è un modo per stimare la probabilità di un qualsiasi elemento in un campione nonprobability .

Probability and Counting

Prendere 10 monete e dipingere in coppie in modo che ogni coppia ha un colore diverso : due rossi, due blu , ecc Posizionare cinque monete di diverso colore in un sacchetto e hanno studenti contare il possibile esito per disegnare un singolo colore ( 1 a 5 ) . Poi mettete tutte le 10 monete nella borsa e chiedere loro la probabilità di ciecamente disegnare un set di monete colorate. Rompere il concetto giù a tappe graduali , come comprendere la probabilità di estrarre due monete rossa prende subito maggiori competenze matematiche che semplicemente dividere uno in cinque . Il conteggio è rilevante per trovare gli esiti di probabilità ed è l’abilità di base necessarie per il completamento formule. Se uno studente intende lavorare in grande bancaria o di lavoro come scout per una squadra sportiva avrà bisogno di sapere come utilizzare il conteggio nei regni di predizioni di probabilità .