확률 도입에 대해 가장 좋아하는 문제는 무엇입니까?


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저는 Boy 또는 Girl 또는 Bertrand 역설 을 논의하여 확률을 소개하는 것을 좋아 합니다.

어떤 다른 (짧은) 문제 / 게임이 확률에 동기 부여를 제공합니까? ( 응답 당 하나의 답변을 부탁드립니다. )

추신 : 이것은 확률에 대한 완만 한 소개에 관한 것이지만, 제 생각으로는 불연속 사건, 베이 즈 정리, 확률 적 / 측정 가능한 공간 등에 대해 더 논의 할 수 있기 때문에 통계 교육과 관련이 있습니다.

답변:


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사람들이 무작위가 아닌 방법을 보여주는 좋은 예는 반에서 1에서 10 사이의 숫자를 쓰도록하는 것입니다. 그런 다음 1, 2, ..를 세우라고 요청하십시오.

결과적으로 수업의 대다수는 7을 선택하고 소수는 1과 10을 선택합니다. 이는 다음과 같은 흥미로운 질문으로 이어집니다.

  • 난수를 어떻게 선택해야합니까?
  • 실험을 설계하십니까?
  • 우리는 무작위로 무엇을 의미합니까?

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7의 출현에 대한 설명이 있습니까?

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제 손에 흔드는 설명은 이렇습니다 : 사람들은 너무 명백해서 "무작위 적이 지 않기"때문에 {1, 5, 10}을 피합니다. 5보다 작은 숫자-작은 RN을 원하는 사람! 그런 다음 사람들은 5에서 10 사이의 중간 숫자를 사용하는 경향이 있습니다. 나는이 예제를 6 번 (크기 100 ~ 클래스)으로 시도했으며 매번 일했습니다.
csgillespie

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물론 17은 가장 작은 난수입니다. catb.org/~esr/jargon/html/R/random-numbers.html 하지만 내 마음에 드는 임의의 숫자는 37입니다 : jtauber.com/blog/2004/07/09/... (하지만, 또한 참조 scienceblogs.com/cognitivedaily/을 2007 / 02 /… )
ars

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나는 이것이 "무작위"를 완전히 정의 할 수 없다는 것을 보여주는 것이라고 생각한다. "무작위"를 많이 정의하기 시작하면 체계적으로됩니다. 한 가지 좋은 예는 카드를 섞는 것입니다. 체계적인 방식으로 카드를 사용하면 섞는 것이 아무 것도 얻지 못합니다.
probabilityislogic

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전형적인 예는 Monty-Hall 게임입니다.

이 예제에 접근하는 방법은 다음과 같습니다.

  • 3 장의 카드 세트를주고 게임을 쌍으로하게하십시오.
  • 각 쌍은 특정 전략, 즉 항상 문을 전환하여 게임을합니다.
  • 그 후, 나는 클래스가 우승 한 횟수를 사용하여 Monte-Carlo의 예상 승리를 계산합니다.

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나는 우리가 생각하고 싶은 것에 반 직관적 인 결과가있는 문제를 정말로 좋아합니다. 지금까지의 문제는 확률 분야의 고전이므로, 내가 가장 좋아하는 고전 문제인 생일 문제를 추가하겠습니다 . 나는 항상 작은 표본으로 같은 생일을 가진 두 사람을 가질 확률이 높다는 것이 놀랍습니다.


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나는 당신과 동의하고 약 10 년 전에 한 과정에 대한 많은 문제를 모았습니다 ( quantdec.com/envstats/homework/class_03/paradox.htm 참조 ). 그러나 교육학적인 반론은 강력하다 : 확률 그 자체는 혼란 스러울 수 있으므로, 반 직관적 인 사례로 시작하면 청중을 영원히 잃을 위험이있다 (후에 인생을 완전히 포기한 개척자 인 아우구스투스 데모 간과 같이) 절망적으로 어려운 확률로!). 특히 입문 환경 에서 사람들 에게 동기부여 하려는 경우주의를 기울여야 합니다.
whuber

나는 그것이 분극을 일으키는 것으로 생각합니다. 수학 / 확률에 관심이없는 학생들은 혼란 스러울 것이며 호기심 많은 학생들은 더 많은 것을 배우게 될 것입니다. 말했듯이주의를 기울이는 것이 가장 좋습니다. 혼란스러운 교사가 혼란스러운 예를 제시하는 것보다 더 나쁜 것은 없습니다!
Christopher Aden

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너무 단순하게 들릴 위험이 있기 때문에, 소개하는 가장 좋은 문제는 누구와 이야기하는지에 달려 있습니다.

예를 들어 수학과 통계에 관해 이야기 할 때 내 예술 친구들은 놀라게되지만, 항상 수학을 말하기 때문에 두려워해서는 안된다고 말합니다. 그래서 저는 "오늘 비가 올 확률은 얼마입니까?"와 같은 예제를 제공합니다. 계산을하고 있다는 것을 인정하지는 않지만 마음 속에 약간의 가능성을 평가하고 있습니다. 그래서 저는 날씨와 감정을 다루는 매우 관련성이 높은 문제를 선택하고 싶습니다 (예를 들어 우울해지면 비가 올 가능성이 얼마나됩니까? "). 그런 다음 나중에 수학 문제 해결에 대한 직관을 발견 한 후 그 용어의 의미를 알려줍니다. 그리고 네, 저의 예술 친구들에게 기꺼이 앉아 있습니다!

도메인에 문제가 생겼을 때 통계를 더 잘 배웠습니다. 잘 이해했습니다. 문제를 매우 잘 이해하면 수학을 이해하기가 더 쉬워집니다. 나는 사람들이 너무 자주 배우는 것으로 배우고 각 문제를 이해하려고하기보다는 이미 본 문제를 새로운 문제에 맞추려고 생각합니다.


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Leonard Mlodinow의 Drunkard 's Walk는 99.9 % 정확한 Positive HIV 테스트의 의미를 포함하여 이러한 예들로 가득 차 있습니다. 베이지안 통계를 사용하면 양수 검정의 실제 확률은 10 % 미만입니다 (유사한 예는 Agresti의 범주 형 데이터 분석 소개 책의 2 장에 자세히 나와 있습니다). 또 다른 예 (답변 당 하나의 예를 깰 수 있지만 조건부 확률과 본질적으로 동일한 문제입니다)는 심슨 재판에서 나온 것입니다. 심슨 변호사 중 한 명인 Alan Dershowitz는 심슨이 그의 아내를 때렸지만 거의 중요하지 않기 때문에 미국에서는 매년 4 백만 명의 여성이 남성 파트너에 의해 폭행을 당하지 만 2,500 명 중 1 명만이 결국 파트너 (1000 명 중 1 명)에 의해 살해되므로 '합리적 의심'기준에 따라 이것은 관련이 없습니다. 배심원 단은 그 주장이 설득력이 있다는 사실을 알게되었지만, 그것은 의심 스럽다. 관련 질문은 학대자들에 의해 살해당하는 모든 폭행 여성의 비율이 1000 명당 1 명이 아니라 10 명 중 9 명인 가해자에 의해 살해 된 것입니다.


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이것은 제가 가장 좋아하는 예입니다 (HIV 테스트). 그러나 입문 적 성격을 고려할 때 조건부 확률이 너무 "고급"인지 확실하지 않습니다 (많은 연구가 너무 직관적이지 않다는 것을 보여줍니다). 이것을 가르치면 Gigerenzer와 빈도 방법을 숙지하는 것이 좋습니다. library.mpib-berlin.mpg.de/ft/gg/GG_How_1995.pdf
ars

@ars :> 어쩌면 먼저 모든 관련 정보를 표 형식으로 기술 한 다음 문제 "p (AIDS | test = 1)는 무엇이라고 생각하십니까?", 카운터 직관적 펀치 라인, 문제 만 보여줍니다 '트리'(최종 4 개의 노드가 모두 가능한 경우)로 다시 캐스팅되고 분기는 각각의 확률을 보여줍니다. 내 경험상, 마지막 다리는 모든 사람이 이해할 필요는 없지만, 이러한 문제에 대해 원칙적으로 생각하는 방식을 갖는 것의 중요성을 전달해야합니다.
user603

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부드럽게 소개하기 위해 2x2 비상 테이블을 사용하는 예제를 좋아합니다. 질병에 대해 긍정적 인 테스트 결과의 확률이 양성 테스트 결과에 대한 질병의 확률과 동일하지 않은 상기 언급 된 진단 테스트 예. 또한 코호트 연구와 사례-대조 연구와 같은 다른 표본 추출 체계를 가진 설계를 사용하여 추정 가능성에 어떤 영향을 미치는지 설명 할 수 있습니다.

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