confidence intervals, the result of

confidence intervals, the result of a sample is shown, a confidence interval is plotted, and the display shows whether the true value lies inside the interval. Repeating this process and plotting the intervals one below the other shows the sampling variation of confidence intervals. A similar kind of dynamical visualization appears in a subprogram, where the result of sampling from a user-chosen distribution is shown in a histogram changing stepwise. At the same time, the arithmetic mean is plotted in another histogram to show its sampling distribution. Some empirical evidence suggests the superiority of similar programs over static visualization (Johnson, 1986).
Merely showing sampling variation as many programs do, is not enough to achieve understanding. Several programs allow graphical and numerical exploration with various distributions. Other pieces of software present challenges, where sampling variation and sample size are a critical elements in solving problems. The program Guess my Bag from the collection Sampling Probability and Prediction asks students to fmd which of three possible bags (containing different distributions of four sorts of beans) has been chosen by the computer. Students can draw samples of the hidden bag and use graphical display for comparing the sample with the three possible populations, chosen randomly at the beginning. They thereby explore the role of sample size; a random generator is used to ftll the bead boxes so the teacher does not know the right answer either. Although the basic idea is promising, its design, like I11any other pieces of educational software, is rather closed; it does not offer a spectrum of challenges or options and lacks an adequate teacher interface (Rach et al., 1988).
Other simulation software utilizes a broader context. For instance, in Opol!, students can draw samples and are asked to predict which political party will win an election; or, the user can run a market research ftnn where the quality of predictions has financial consequences. Thus political or financial problems intenningle with sampling issues. This is even more the case in the program Prime Time from the software Sampling: Probability and Prediction.
A tool-like program for studying sampling variation is Stat Lab. It is much more comprehensive than the above mentioned programs. The focus is on laboratory experiments which enable the students to study the statistical concepts of an introductory statistics course by observing how they vary under repeated sampling.
Structure in random sequences
Some programs do not focus on the sampling distribution but on the structure of a sequence of random data. Can we distinguish a sequence of numbers emerging from tossing coins from another which somebody has just written down on a sheet of paper? Randomness is highly structured compared to haphazardness. The assumption of independent stochastical trials has many empirical consequences such as the number of pairs, triples etc. in a sequence. Elementary knowledge about these

Kết quả (Việt) 1:

khoảng tin cậy, kết quả của một mẫu Hiển thị, một khoảng tự tin âm mưu, và màn hình hiển thị cho dù giá trị thực sự nằm bên trong khoảng thời gian. Lặp đi lặp lại quá trình này và âm mưu khoảng một dưới khác cho thấy các biến thể lấy mẫu của khoảng tin cậy. Một loại tương tự của động lực hình dung xuất hiện trong một subprogram, nơi kết quả mẫu từ một người dùng chọn phân phối được hiển thị trong một biểu đồ thay đổi sau. Cùng lúc đó, có nghĩa là số học âm mưu trong một biểu đồ hiển thị phân phối lấy mẫu của nó. Một số bằng chứng thực nghiệm cho thấy các ưu thế của chương trình tương tự trên tĩnh trực quan (Johnson, 1986). Chỉ hiển thị mẫu biến thể như nhiều chương trình làm, là không đủ để đạt được sự hiểu biết. Một số chương trình cho phép khai thác đồ họa và số với phân phối khác nhau. Các phần của phần mềm trình bày những thách thức, nơi lấy mẫu biến thể và mẫu kích thước là một yếu tố quan trọng trong việc giải quyết vấn đề. Chương trình đoán túi của tôi từ bộ sưu tập mẫu xác suất và dự đoán yêu cầu học sinh để LMLM mà ba túi có thể (có chứa các phân phối khác nhau của bốn các loại đậu) đã được chọn bởi máy tính. Sinh viên có thể vẽ mẫu của túi ẩn và sử dụng Hiển thị đồ họa để so sánh mẫu cho dân cư có thể ba, lựa chọn ngẫu nhiên ở đầu. Họ do đó khám phá vai trò của kích thước mẫu; một ngẫu nhiên được sử dụng để ftll các hạt hộp vì vậy, các giáo viên không biết câu trả lời đúng một trong hai. Mặc dù ý tưởng cơ bản đầy hứa hẹn, thiết kế của nó, như I11any phần khác của phần mềm giáo dục, thay vì đóng cửa; nó không cung cấp một quang phổ của những thách thức hoặc tùy chọn và thiếu một giao diện đầy đủ giáo viên (thành phố Rạch giá và ctv., 1988). Phần mềm mô phỏng khác sử dụng một bối cảnh rộng hơn. Ví dụ, trong Opol!, sinh viên có thể vẽ mẫu và được yêu cầu để dự đoán mà đảng chính trị sẽ giành chiến thắng một cuộc bầu cử; hoặc, người dùng có thể chạy một nghiên cứu thị trường ftnn nơi chất lượng của dự đoán có những hậu quả tài chính. Do đó vấn đề chính trị hoặc tài chính intenningle với lấy mẫu vấn đề. Thậm chí nhiều hơn như vậy trong thời gian đầu tiên chương trình từ phần mềm mẫu: xác suất và dự đoán. Một chương trình giống như công cụ cho việc học tập lấy mẫu biến thể là phòng thí nghiệm Stat. Đó là toàn diện nhiều hơn so với các chương trình được đề cập ở trên. Trọng tâm là phòng thí nghiệm thử nghiệm mà cho phép các sinh viên để nghiên cứu các khái niệm thống kê của một khóa học giới thiệu thống kê bằng cách quan sát như thế nào họ khác nhau theo mẫu lặp đi lặp lại. Các cấu trúc trong chuỗi ngẫu nhiên Một số chương trình không tập trung vào phân phối lấy mẫu nhưng về cấu trúc của một chuỗi các dữ liệu ngẫu nhiên. Chúng tôi có thể phân biệt một chuỗi các con số đang nổi lên từ tung đồng xu khác mà ai đó đã chỉ viết trên một tờ giấy? Ngẫu nhiên cao có cấu trúc so với haphazardness. Giả định độc lập stochastical thử nghiệm có nhiều hậu quả thực nghiệm, chẳng hạn như số lượng các cặp, ba vv trong một chuỗi. Các kiến thức cơ bản về những

Kết quả (Việt) 2:

khoảng tin cậy, kết quả của một mẫu được hiển thị, khoảng tin cậy là âm mưu, và màn hình hiển thị cho dù giá trị thực sự nằm bên trong các khoảng thời gian. Lặp lại quá trình này và vẽ một khoảng thời gian dưới khác thấy sự thay đổi mẫu của khoảng tin cậy. Một loại tương tự của các hình động học xuất hiện trong một chương trình con, mà kết quả lấy mẫu từ một phân bố sử dụng lựa chọn được hiển thị trong một biểu đồ thay đổi theo từng bước. Đồng thời, trung bình số học được vẽ trong biểu đồ khác để hiển thị phân bố lấy mẫu của nó. Một số bằng chứng thực nghiệm cho thấy tính ưu việt của chương trình tương tự trên hình tĩnh (Johnson, 1986).
Chỉ thấy biến thể lấy mẫu như nhiều chương trình làm, là không đủ để đạt được sự hiểu biết. Một số chương trình cho phép thăm dò đồ họa và số với các bản phân phối khác nhau. Phần khác của phần mềm thách thức hiện tại, nơi mà sự thay đổi mẫu và kích cỡ mẫu là một yếu tố quan trọng trong việc giải quyết vấn đề. Chương trình Đoán Bag của tôi từ các xác suất lấy mẫu thu thập và dự báo yêu cầu sinh viên LMLM nào trong ba túi có thể (có chứa các bản phân phối khác nhau của bốn loại đậu) đã được lựa chọn bởi máy tính. Học sinh có thể vẽ mẫu của túi ẩn và sử dụng màn hình đồ họa để so sánh các mẫu với ba quần thể, lựa chọn ngẫu nhiên ngay từ đầu. Qua đó họ khám phá vai trò của cỡ mẫu; một máy phát ngẫu nhiên được sử dụng để ftll các hộp hạt vì vậy giáo viên không biết câu trả lời đúng hoặc. Mặc dù ý tưởng cơ bản là đầy hứa hẹn, thiết kế của nó, giống như I11any phần khác của phần mềm giáo dục, chứ không phải là đóng cửa; nó không cung cấp một quang phổ của các thách thức hoặc tùy chọn và thiếu một giao diện đầy đủ giáo viên (Rạch et al 1988.,).
phần mềm mô phỏng khác sử dụng một bối cảnh rộng lớn hơn. Ví dụ, trong Opol !, sinh viên có thể vẽ mẫu và được yêu cầu dự đoán chính trị đảng sẽ giành chiến thắng trong cuộc bầu cử; hay, người dùng có thể chạy một nghiên cứu thị trường ftnn nơi mà chất lượng của các dự đoán có những hậu quả tài chính. Như vậy vấn đề chính trị hay tài chính intenningle với vấn đề lấy mẫu. Điều này thậm chí nhiều trường hợp trong chương trình Prime Time từ các phần mềm lấy mẫu:. Xác suất và Dự đoán
Một chương trình công cụ giống như để nghiên cứu biến thể lấy mẫu là Stat Lab. Nó là nhiều hơn toàn diện hơn so với các chương trình đã đề cập ở trên. Việc tập trung vào các thí nghiệm trong phòng thí nghiệm cho phép các sinh viên để nghiên cứu các khái niệm thống kê của một số liệu thống kê khóa học giới thiệu bằng cách quan sát cách chúng thay đổi tùy thuộc nhiều lần lấy mẫu.
Cấu trúc trong chuỗi ngẫu nhiên
Một số chương trình không tập trung vào việc phân phối lấy mẫu nhưng về cấu trúc của một chuỗi các dữ liệu ngẫu nhiên. Chúng ta có thể phân biệt được một chuỗi các con số đang nổi lên từ cách tung đồng xu khác mà ai đó đã chỉ viết trên một tờ giấy? Ngẫu nhiên là cấu trúc cao so với haphazardness. Các giả định của các thử nghiệm stochastical độc lập có nhiều hậu quả thực nghiệm như số lượng các cặp, bộ ba vv trong một chuỗi. Kiến thức tiểu học về các