Rola i znaczenie symulacji komputerowych we wspomaganiu procesu nauczania statystyki

• Autorzy: Grzegorz Kończak

Warianty tytułu

The Use of Monte Carlo Methods in the Teaching of Statistics

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule przedstawiono analizę możliwości wykorzystania symulacji komputerowych do wspomagania procesu nauczania przedmiotów statystyka, statystyka opisowa i statystyka matematyczna. Wskazano programy, które są wykorzystywane podczas zajęć prowadzonych w Akademii Ekonomicznej w Katowicach do przygotowania i zaprezentowania symulacji komputerowych. Przedstawiono wybrane przykłady symulacji komputerowych, które są wykorzystywane na różnych etapach procesu dydaktycznego, do prezentacji i wyjaśnienia różnych zagadnień statystycznych. (fragment tekstu)

EN

The power of computer simulation as a problem-solving is well known. The Monte Carlo study can be used in parameter estimation, hypothesis testing and resampling methods, such as bootstrap and jackknife. The educational role of computer simulation is considered in the paper. The use of Monte Carlo study can promote a deep conceptual understanding of Statistics. The programs, which can be used for preparation the simulation projects and the examples of educational computer simulation are described in the paper. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Komputerowe wspomaganie dydaktyki; Pakiet statystyczny; Informatyczne systemy statystyki; Szkolnictwo wyższe; Metody ilościowe; Metody samowsporne

EN

Information technology in teaching; Statistical package; Statistic information systems; Higher education; Quantitative methods; Bootstrap

• Czasopismo: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
• Rocznik: 2008
• Tom: 217 Metody ilościowe w społeczeństwie informacyjnym
• Strony: 63--73

Twórcy

autor

Grzegorz Kończak

• Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach

Bibliografia

• Bernstein P.L. (1997) Przeciw bogom. Niezwykłe dzieje ryzyka, WIG Press. Warszawa.
• Christie D. (2004) Resampling with Excel, Teaching Statistics, vol. 26, no. l, s. 9-14.
• Cramer K., Kamps U., Zuckschwerdt Ch. (2004) St-apps and EMILeA-stat: Interactive visualizations in descriptive statistics, w: Proceedings in Computational Statistics 2004. Physica -Verlag Heidelberg - New York.
• Evans J.R. (2000) Spreadsheets as a Tool for Teaching Simulation, INFORMS Transactions on Education, vol. l, no l, s. 27-37.
• Hodgson T., Burke M. (2000), On Simulation and the Teaching of Statistics, Teaching Statistics, vol. 22, no. 3, s. 91-96.
• Jones G.T., Jones R.H., Jones K. (2004) A VBA-based Simulation for Teaching Simple Linear Regression, Teaching Statistics, vol. 26, no. 2, s. 36-41.
• Kończak G. (2007) Systemy Web Teaching - przegląd rozwiązań stosowanych w różnych krajach. Acta Universitatis Lodziensis, Folia Oeconomica vol. 205, s. 195-204.
• Kowalenko I.N., Kuzniecow N.J., Szurienkow W.M. (1989) Procesy stochastyczne. Poradnik. Państwowe Wydawnictwo Naukowe. Warszawa.
• Lange O., Banasiński A. (1968) Teoria statystyki. Wydawnictwo Ekonomiczne. 1968.
• Mills J.D. (2003) A Theoretical Framework for Teaching Statistics, Teaching Statistics, vol. 25, no. 2, s. 56-58.
• Rao C.R. (1994) Statystyka i prawda, Wydawnictwa Naukowe PWN. Warszawa.
• Wieczorkowski R. Zieliński R. (1997) Komputerowe generatory liczb losowych. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne. Warszawa.