현대 사회를 살아가는 교양을 갖춘 시민과 지혜로운 소비자가 되기 위해서 통계적 지식 및 확률적 지식은 필수적인 능력으로 간주된다. 자료 주도적 확률과 통계의 학습이란 학생들이 스스로 자료를 수집하고, 조직하고, 표현하고, 해석하는 직접적인 활동을 통해 확률과 통계의 개념, 원리의 터득은 물론 추론과 의사소통능력, 문제해결력 등을 기를 수 있는 학습형태로서, 이런 학습을 완수한 학생들은 수학의 유용성 및 실생활과의 연결성을 더 잘 이해할 수 있게 된다. 따라서, 모든 확률과 통계 수업에서는 실제자료를 학생들이 직접 다루는 활동이 수행되어야 하며, 이를 위한 테크놀로지의 적절한 사용이 병행되어야 한다. 이 글에서는 이러한 자료 주도적 확률과 통계의 학습의 예와 그에 병행되는 그래픽 계산기의 활용 방안을 제시하고자 한다.
Recently Statistical literacy, reasoning, and thinking become a educational issue. Especially the important of Statistical literacy in purpose of statistics education has be discussed and come to the fore. So we research about Statistical literacy mainly with advanced researches. We consider about the definition and components of Statistical literacy which is discussed in the meantime. And we look into the purpose of statistics education in the school mathematics curriculum and discuss about the implications for the statistics education from the Statistical literacy.
The purpose of this study is to confirm the effects of the learner-centered instruction based on constructivism on learners' reasoning ability and their achievements which is closely related to reflective abstracting ability. To do it, learner-centered instructions for division was implemented, recall test, generation test, content reasoning test I and II were carried out. The following conclusions were drawn from the data we got. Experimental group(EG) improved their reasoning ability, while comparison group(CG) did not. EG showed statistically significant difference in the achievements of the contents learned in comparing with CG, and the difference in the achievements of the contents unlearned in the treatment in comparing with CG was higher than the one. In addition, the comparisons of the subgroups(high, middle, and low) between EG and CG showed that the treatment had a positive influence on the achievement to all subgroups in EG. That is, the treatment was effective for unable learners. Finally, EG showed statistically significant difference in the sub-domain of simple calculation which might be considered as the benefits of the treatment of the CG as well as in the sub-domain of concept and principle.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.5
no.2
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pp.447-458
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1998
본 논문에서는 환자의 수명과 치료횟수의 모형화를 위해 관측가능한 공변량을 포함하는 동시에 두 변수에 영향을 미치는 관측불가능한 환경요인을 고려하기 위한 개별환경효과모형을 도입하고자 한다. 개별환경효과를 나타내는 분포를 감마분포로 가정하여 사망시간과 치료횟수의 모형을 개발하고, 모형에 포함된 모수의 추론과정을 논의하며, 개발된 모형을 Autologous Blood and Marrow Transplant Registry(ABMTR)에 등록된 환자의 자료에 적용하여 환경효과를 고려하지 않은 독립모형과 비교하고자 한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.3
no.1
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pp.169-177
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1996
본 논문에서는 한 유명 농구선수의 과거의 연도별 평균득점과 평균 야투율을 기초로 앞으로의 경기에 대한 평균득점과 평균야투율을 추정하기 위해 몬테칼로 베이지안 분석법 중의 하나인 Sampling-Important-Resampling (SIR) 알고리즘을 이용하였다. 즉 과거의 자료로부터 평균득점과 평균야투율에 대한 사전밀도함수를 설정하고 SIR 알고리즘을 이용하여 사후 밀도함수를 구한 후에 이를 기초로 베이지안 추론을 하였다.
This study examined the reasoning of gifted elementary science students in a socioscientific issues (SSI) classroom discussion on COVID-19-related trash disposal challenges. This study aimed to understand the characteristics of evidence use and decision-making difficulties in each type of SSI-related reasoning. To this end, the transcripts of 17 gifted students of elementary science discussing SSIs in a classroom were analyzed within the framework of informal reasoning. The analysis framework was categorized into three types according to the primary influence involved in reasoning: rational, emotional, and intuitive. The analysis showed that students exhibited four categories of evidence use in SSI reasoning. First, in the rational reasoning category, students deemed and recorded scientific knowledge, numbers, and statistics as objective evidence. However, students who experienced difficulty in investigating such scientific data were less likely to have factored them in subsequent decisions. Second, in the emotional reasoning category, students' solutions varied considerably depending on the perspective they empathized with and reasoned from. Differences in their views led to conflicting perspectives on SSIs and consequent disagreement. Third, in the intuitive reasoning category, students disagreed with the opinions of their peers but did not explain their positions precisely. Intuitive reasoning also created challenges as students avoided problem-solving in the discussion and did not critically examine their opinions. Fourth, a mixed category of reasoning emerged: intuition combined with rationality or emotion. When combined with emotion, intuitive reasoning was characterized by deep empathy arising from personal experience, and when combined with rationality, the result was only an impulsive reaction. These findings indicate that research on student understanding and faculty knowledge of SSIs discussed in classrooms should consider the difficulties in informal reasoning and decision-making.
Theoretical statistics is a calculus based course. However, there are limitations to learn theoretical statistics when students do not know enough calculus techniques. Mathematical softwares (computer algebra systems) that enable calculus manipulations help students understand statistical concepts, by avoiding the difficulties of calculus. In this paper, we introduce mathematical software such as Maxima and Wolfram Alpha. To foster statistical concepts in theoretical statistics education, we present three examples that consist of mathematical derivations using wxMaxima and statistical simulations using R.
When consecutive data follows different distributions(depending on the time interval) change-point detection infers where the changes occur first and then finds further inferences for each sub-interval. In this paper, we investigate the Bayesian detection of multiple change points. Utilizing the reversible jump MCMC, we can explore parameter spaces with unknown dimensions. In particular, we consider a model where the signal is a piecewise linear function. For the Bayesian inference, we propose a new Bayesian structure and build our own MCMC algorithm. Through the simulation study and the real data analysis, we verified the performance of our method.
Most of the previously proposed methods for the frailty model do not work well when there are many tied observations. This is partly because the empirical likelihood used is not suitable for tied observations. In this paper, we propose a new method for the frailty model with many ties. The proposed method obtains the posterior distribution of the parameters using the binomial form empirical likelihood and Bayesian bootstrap. The proposed method yields stable results and is computationally fast. To compare the proposed method with the maximum marginal likelihood approach, we do simulations.
In this paper we studied the small sample asymptotic inference for the autoregressive coefficient in AR(1) model. Based on saddlepoint approximations to the distribution of quadratic forms, we suggest a new approximation to the distribution of the estimators of the noncircular autoregressive coefficients. Simulation results show that the suggested methods are very accurate even in the small sample sizes and extreme tail area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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