คำถามติดแท็ก teaching

สำหรับคำถามเกี่ยวกับการสอนความน่าจะเป็นและสถิติในทุกระดับ

1
หลักสูตรระดับบัณฑิตศึกษาในการออกแบบการทดลองควรครอบคลุมอะไรบ้าง
ฉันถูกขอให้เสนอหลักสูตรในการออกแบบการทดลองสำหรับนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาขั้นสูงด้านพืชไร่และนิเวศวิทยา ฉันไม่เคยเรียนหลักสูตรนี้มาก่อนและรู้สึกประหลาดใจที่พบว่าหลักสูตรนี้อาจมีชื่อว่า "Beyond one-way ANOVA" มากกว่าและมันครอบคลุมเนื้อหาที่ฉันได้เรียนในหลักสูตรระดับบัณฑิตศึกษาขั้นสูงเกี่ยวกับสถิติสำหรับการทดลองทางการเกษตร (เช่น RCBD, ละตินสแควร์, ความคมชัด, การวัดซ้ำและ covariates) บางทีฉันอาจสับสนด้วยชื่อ "การออกแบบการทดลอง" มากกว่า "การวิเคราะห์ผลลัพธ์การทดลอง" ฉันมีความคิดบางอย่างเกี่ยวกับสิ่งที่หลักสูตรดังกล่าวควรมีและขอขอบคุณข้อเสนอแนะเกี่ยวกับวิธีการนี้อาจรวมเข้ากับหลักสูตรสถิติที่ตรงกับความต้องการของนักเรียนในขณะที่นำเสนอทางเลือกที่ทันสมัย ตัวอย่างเช่นฉันไม่สามารถจินตนาการการสอนให้นักเรียนใช้ความแตกต่างเชิงเส้นและสมการกำลังสองกับ ANOVA ที่บังคับให้จัดประเภทของตัวแปรต่อเนื่องเมื่อฉันสามารถสอนพวกเขาเพื่อเปรียบเทียบแบบจำลองการถดถอยกับฟังก์ชันเชิงเส้นและกำลังสอง ในกรณีที่สองพวกเขาจะได้เรียนรู้วิธีจัดการกับปัจจัยที่ไม่ได้กำหนดค่าโดยสิ้นเชิงแบบทดลอง ถ้ามีอะไรฉันอาจเปรียบเทียบทั้งสองแนวทาง ถ้าฉันจะสอนหลักสูตรใน "การออกแบบการทดลอง" ฉันอยากจะเน้นแนวคิดพื้นฐานที่เป็นอิสระจากแบบจำลองทางสถิติที่นำไปใช้และนั่นจะแปลปัญหาอื่น ๆ ให้กว้างขึ้น สิ่งนี้จะช่วยให้นักเรียนมีความยืดหยุ่นในการใช้วิธีการทางสถิติที่ทันสมัย แนวคิดที่เกี่ยวข้องบางอย่างที่ไม่ปรากฏในหลักสูตรที่มีอยู่ ได้แก่ : แบบลำดับชั้นและแบบผสม (ซึ่งฉันเข้าใจ ANOVA และญาติเป็นตัวอย่าง) การเปรียบเทียบแบบจำลอง (เช่นเพื่อแทนที่ความแตกต่าง) ใช้โมเดลเชิงพื้นที่แทนบล็อกเป็น 'ปัจจัย' การจำลองแบบการสุ่มและ IID ความแตกต่างระหว่างการทดสอบสมมติฐานการแฮ็ก p และการจดจำรูปแบบ การวิเคราะห์พลังงานผ่านการจำลอง (เช่นการกู้คืนพารามิเตอร์จากชุดข้อมูลจำลอง) ลงทะเบียนล่วงหน้า การใช้ความรู้เดิมจากการศึกษาที่ตีพิมพ์และหลักการทางวิทยาศาสตร์ มีหลักสูตรที่ใช้แนวทางดังกล่าวหรือไม่? ตำราตำราเล่มใดที่มีจุดสนใจเช่นนี้?

2
ฉันจะใช้ข้อมูลนี้เพื่อปรับเทียบเครื่องหมายที่มีระดับความเอื้ออาทรต่าง ๆ ในการให้คะแนนนักเรียนได้อย่างไร
อาจารย์ 12 คนกำลังสอนนักเรียน 600 คน 12 กลุ่มที่สอนโดยครูเหล่านี้มีขนาดตั้งแต่ 40 ถึง 90 นักเรียนและเราคาดหวังความแตกต่างอย่างเป็นระบบระหว่างกลุ่มเพื่อนเนื่องจากนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาได้รับการจัดสรรอย่างไม่เป็นสัดส่วนกับกลุ่มเพื่อนโดยเฉพาะและประสบการณ์ก่อนหน้านี้แสดงให้เห็นว่า นักศึกษาระดับปริญญาตรี ครูได้ให้คะแนนเอกสารทั้งหมดในการศึกษาของพวกเขาและมอบหมายให้พวกเขาทำเครื่องหมายจาก 100 ครูแต่ละคนก็ดูกระดาษหนึ่งแผ่นที่สุ่มเลือกจากครูคนอื่นอีกสามคนและให้คะแนนจาก 100 ครูแต่ละคนมีเอกสารสามฉบับที่ครูอื่นทำเครื่องหมายไว้ กระดาษ 36 ชนิดที่แตกต่างกันได้ถูกทำเครื่องหมายด้วยวิธีนี้และฉันเรียกสิ่งนี้ว่าข้อมูลการสอบเทียบของฉัน ฉันยังสามารถดูจำนวนนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาในแต่ละกลุ่ม คำถามของฉันคือ: A) ฉันจะใช้ข้อมูลการสอบเทียบนี้เพื่อปรับเครื่องหมายต้นฉบับได้อย่างไรเพื่อให้มีความยุติธรรม โดยเฉพาะอย่างยิ่งฉันต้องการล้างออกให้มากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ผลกระทบของผู้ผลิตที่ใจกว้าง / ไม่สุภาพมากเกินไป B) ข้อมูลการสอบเทียบของฉันมีความเหมาะสมเพียงใด ฉันไม่มีทางเลือกในจุดข้อมูลการสอบเทียบที่ค่อนข้าง จำกัด จำนวน 36 จุดที่ฉันได้รับในหลักสูตรนี้และไม่มีตัวเลือกในการรวบรวมเพิ่มเติมในระหว่างภาคการศึกษาปัจจุบัน อย่างไรก็ตามหากสถานการณ์นี้เกิดขึ้นอีกฉันอาจรวบรวมข้อมูลการสอบเทียบเพิ่มเติมหรือรวบรวมข้อมูลการสอบเทียบประเภทต่างๆ คำถามนี้สัมพันธ์กับคำถามยอดนิยมที่ฉันถามที่: ฉันจะจัดการกับผลกระทบของเครื่องหมายที่มีระดับความเอื้ออาทรแตกต่างกันในเอกสารการให้เกรดของนักเรียนได้อย่างไร . อย่างไรก็ตามมันเป็นหลักสูตรที่แตกต่างกันและฉันไม่แน่ใจว่าการอ่านคำถามนั้นมีประโยชน์เพียงใดสำหรับพื้นหลังปัจจุบันนี้เนื่องจากปัญหาหลักที่เกิดขึ้นคือฉันไม่มีข้อมูลการสอบเทียบ

6
อะไรเป็นตัวอย่างที่ดีในการแสดงให้กับนักศึกษาระดับปริญญาตรี
ฉันจะสอนสถิติในฐานะผู้ช่วยสอนในครึ่งหลังของภาคการศึกษานี้ให้กับนักศึกษาระดับปริญญาตรี CS นักเรียนส่วนใหญ่เข้าชั้นเรียนไม่มีแรงจูงใจที่จะเรียนวิชานี้และรับเฉพาะวิชาที่จำเป็นเท่านั้น ฉันต้องการทำให้เรื่องน่าสนใจและมีประโยชน์ไม่ใช่แค่ชั้นเรียนที่พวกเขาเรียนรู้เพื่อรับ B + เพื่อผ่าน ในฐานะนักเรียนปริญญาเอกคณิตศาสตร์ที่บริสุทธิ์ฉันรู้เพียงเล็กน้อยเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้ในชีวิตจริง ฉันต้องการขอใบสมัครเกี่ยวกับสถิติระดับปริญญาตรีในชีวิตจริง ตัวอย่างฉันกำลังมองหาเป็นคน (ในจิตวิญญาณ) เช่น: 1) การแสดงทฤษฎีขีด จำกัด กลางมีประโยชน์สำหรับข้อมูลตัวอย่างขนาดใหญ่บางอย่าง 2) จัดทำตัวอย่างโต้ตอบที่ทฤษฎีบทขีด จำกัด กลางใช้ไม่ได้ (กล่าวถึงทฤษฎีที่ตามหลังการแจกแจงโคชี) 3) แสดงให้เห็นว่าการทดสอบสมมติฐานทำงานอย่างไรในตัวอย่างชีวิตจริงที่มีชื่อเสียงโดยใช้ Z-test, t-test หรือบางอย่าง 4) แสดงให้เห็นว่าสมมติฐานเบื้องต้นที่เกินความจริงหรือผิดสามารถให้ผลลัพธ์ที่ผิดได้อย่างไร 5) แสดงให้เห็นว่า p-value และช่วงเวลาความเชื่อมั่นทำงานอย่างไรในกรณีที่รู้จักกันดีในชีวิตจริง 6) ทำนองเดียวกันประเภท I, ข้อผิดพลาดประเภท II, กำลังสถิติ, ระดับการปฏิเสธ , ฯลฯαα\alpha ปัญหาของฉันคือว่าในขณะที่ฉันมีตัวอย่างมากมายเกี่ยวกับความน่าจะเป็น (ทอยเหรียญ, ทอยลูกเต๋า, ทำลายนักการพนัน, martingales, สุ่มเดิน, เส้นขนานของนักโทษสามคน, ปัญหามอนตี้ฮอลล์, วิธีน่าจะเป็นในการออกแบบอัลกอริทึม …

1
อะไรจะเป็นตัวอย่างของเมื่อ L2 เป็นฟังก์ชั่นการสูญเสียที่ดีสำหรับการคำนวณการสูญเสียหลัง?
การสูญเสีย L2 พร้อมกับการสูญเสีย L0 และ L1 เป็นฟังก์ชั่นการสูญเสีย "เริ่มต้น" ที่ใช้กันโดยทั่วไปสามฟังก์ชั่นเมื่อใช้การสรุปหลังโดยการสูญเสียหลังขั้นต่ำที่คาดไว้ เหตุผลหนึ่งสำหรับเรื่องนี้อาจเป็นเพราะพวกเขาค่อนข้างง่ายต่อการคำนวณ (อย่างน้อยสำหรับการแจกแจงแบบ 1d), L0 ให้ผลลัพธ์ในโหมด, L1 ในค่ามัธยฐานและ L2 ให้ค่าเฉลี่ย เมื่อสอนฉันสามารถสร้างสถานการณ์ที่ L0 และ L1 เป็นฟังก์ชั่นการสูญเสียที่สมเหตุสมผล (ไม่ใช่แค่ "ค่าเริ่มต้น") แต่ฉันกำลังดิ้นรนกับสถานการณ์ที่ L2 จะเป็นฟังก์ชันการสูญเสียที่สมเหตุสมผล ดังนั้นคำถามของฉัน: เพื่อจุดประสงค์ในการสอนสิ่งที่จะเป็นตัวอย่างของเมื่อ L2 เป็นฟังก์ชั่นการสูญเสียที่ดีสำหรับการคำนวณการสูญเสียหลังขั้นต่ำ? สำหรับ L0 มันง่ายที่จะเกิดขึ้นกับสถานการณ์จากการเดิมพัน สมมติว่าคุณได้คำนวณส่วนหลังของจำนวนประตูทั้งหมดในเกมฟุตบอลที่กำลังจะมาถึงและคุณจะทำการเดิมพันที่คุณชนะ $$$ หากคุณเดาจำนวนประตูอย่างแม่นยำและแพ้อย่างอื่น จากนั้น L0 คือฟังก์ชันการสูญเสียที่สมเหตุสมผล ตัวอย่าง L1 ของฉันมีการวางแผนเล็กน้อย คุณกำลังพบเพื่อนที่จะมาถึงหนึ่งในสนามบินหลายแห่งและจากนั้นเดินทางโดยรถยนต์ปัญหาคือคุณไม่รู้ว่าสนามบินใด (และไม่สามารถโทรหาเพื่อนของคุณได้เพราะเธออยู่ในอากาศ) เมื่อพิจารณาถึงสนามบินที่เธออาจจะลงจอดแล้วเป็นสถานที่ที่ดีที่จะวางตำแหน่งตัวเองเพื่อให้ระยะห่างระหว่างเธอกับคุณจะน้อยเมื่อเธอไปถึง ที่นี่จุดที่ลดการสูญเสีย L1 ที่คาดไว้ให้น้อยที่สุดนั้นสมเหตุสมผลถ้าทำการสันนิษฐานอย่างง่าย …

3
คำแนะนำสำหรับครูครั้งแรก (บทนำสู่ชีวสถิติ)
ฉันกำลังสอนชั้นแรกของฉันในฤดูใบไม้ร่วงนี้ (บทนำสู่ชีวสถิติ) ใครมีคำแนะนำสำหรับการสอนสถิติดีกว่า บางทีตัวอย่างที่คุณต้องการให้อาจารย์คนแรกของคุณใช้? ฉันใช้หลักการของชีวสถิติโดย Pagano และ Gauvreau แก้ไข: รายละเอียด คลาสนี้เป็นคลาสออนไลน์ที่ตรงกับสัปดาห์ละสองครั้งเป็นเวลา 1.5 ชั่วโมง นักเรียนจะฟังฉันบรรยายในขณะที่ดูงานนำเสนอ powerpoint / beamer (น่าเบื่อ?) ผสมกับการกระทำแท็บเล็ต / ปากกาเล็ก ๆ (น่าตื่นเต้น?) คลาสนี้เป็นเนื้อหาทางสถิติเริ่มต้นที่มากสอนวิศวกรชีวการแพทย์ส่วนใหญ่ นักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา (การพยาบาลนักศึกษาแพทย์สาธารณสุข ฯลฯ ) หลักสูตร : 1) ชีวสถิติคืออะไร 2) ความน่าจะเป็น 3) การทดสอบการวินิจฉัย (เช่นความจำเพาะความไวเส้นโค้ง ROC ส่วนใหญ่ที่นี่ b / c ช่วยให้เราสามารถใช้บางสิ่งที่เราเรียนรู้เกี่ยวกับความน่าจะเป็นเช่นกฎของเบย์) 4) การแจกแจง 5) การแจกแจงตัวอย่าง 6) ช่วงความเชื่อมั่น 7) …

7
ชุดข้อมูลสำหรับตัวอย่างการสร้างภาพข้อมูลการสอนและการวิจัย
ฉันกำลังค้นหาชุดข้อมูลที่มีอยู่ที่เราสามารถใช้เพื่อทดสอบเทคนิคหลายชุดข้อมูลที่เรากำลังทำการวิจัย ฉันรู้ว่ามีทรัพยากรหลายอย่างเช่นที่รวมอยู่ใน R (ลองplot(Orange)หรือดูที่นี่ ) แต่ฉันต้องการก้าวไปข้างหน้าหนึ่งก้าว: ชุดข้อมูลใดในโลกแห่งความจริงที่ดีที่สุดในการทดสอบเครื่องมือสร้างภาพข้อมูล คุณใช้ชุดข้อมูลใดในเอกสารวิชาการหรือสไลด์การสอนเกี่ยวกับชุดข้อมูล ตัวอย่างที่ดีที่สุดจากโลกแห่งความจริงที่จะแสดงให้เห็นข้อดีของการสร้างกราฟคืออะไร?
โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.