Quel est votre problème préféré pour une introduction à la probabilité?

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J'aime introduire la probabilité en discutant du paradoxe Garçon ou Fille ou Bertrand .

Quel autre problème / jeu (court) fournit une introduction motivante à la probabilité? ( Une réponse par réponse, s'il vous plaît )

PS Il s'agit d'une introduction en douceur à la probabilité, mais à mon avis, elle est pertinente pour l'enseignement des statistiques car elle permet de discuter plus en détail des événements discrets, du théorème de Bayes, de l'espace probabiliste / mesurable, etc.

chl
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Réponses:

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Un bon exemple pour montrer comment les gens ne sont pas aléatoires est d'amener la classe à écrire un nombre entre 1 et 10. Vous demandez ensuite aux 1, 2, .. de se lever.

Ce qui se passe, c'est que la majorité de la classe choisit 7 et très peu choisissent 1 et 10. Cela conduit à des questions intéressantes, telles que:

  • Comment choisir un nombre aléatoire.
  • Concevoir une expérience?
  • Qu'entendons-nous par hasard?
csgillespie
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Y a-t-il une explication à l'apparition de 7?
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Mon explication générale en agitant la main est la suivante: les gens évitent {1, 5, 10} parce qu'ils sont trop évidents et donc "non aléatoires". Nombres moins de 5 - eh bien qui veut un petit RN! Les gens ont alors tendance à choisir le chiffre du milieu entre 5 et 10. J'ai essayé cet exemple six fois maintenant (dans des classes de taille ~ 100) et ça marche à chaque fois.
csgillespie
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Et bien sûr, 17 est le nombre le moins aléatoire. catb.org/~esr/jargon/html/R/random-numbers.html mais mon nombre aléatoire préféré est 37: jtauber.com/blog/2004/07/09/… (cependant, voir aussi scienceblogs.com/cognitivedaily/ 2007/02 /… )
ars
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Je pense que cela montre que le "hasard" ne peut pas être entièrement défini. Si vous commencez à trop définir le «hasard», cela devient systématique. Un bon exemple est le brassage des cartes - si vous le faites de manière systématique, le brassage n'aboutit à rien.
probabilités
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Un exemple standard est le jeu Monty-Hall .

Voici comment j'aborde cet exemple:

  • Donnez à la classe des jeux de trois cartes et demandez-leur de jouer au jeu par paires.
  • Chaque paire joue le jeu en suivant une stratégie particulière, c'est-à-dire en changeant toujours de porte.
  • Ensuite, j'utilise le nombre de fois que la classe a gagné pour calculer une estimation Monte-Carlo de gain.
csgillespie
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J'aime vraiment tout problème qui a un résultat contre-intuitif à ce que nous aimerions penser. Jusqu'à présent, les problèmes sont des classiques dans le domaine des probabilités, alors j'ajouterai mon problème classique préféré: le problème des anniversaires . J'ai toujours trouvé étonnant qu'il y ait une telle probabilité d'avoir deux personnes avec le même anniversaire avec un si petit échantillon.

Christopher Aden
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Je suis d'accord avec vous et il y a environ dix ans, j'ai rassemblé un tas de ces problèmes pour un cours (voir quantdec.com/envstats/homework/class_03/paradox.htm ). Cependant, il existe un contre-argument pédagogique fort: la probabilité elle-même peut être source de confusion, donc si vous commencez avec des exemples contre-intuitifs, vous risquez de perdre votre public pour toujours (comme Augustus DeMorgan, un probabiliste pionnier, qui plus tard dans la vie a complètement abandonné sur la probabilité désespérément difficile!). Donc, la prudence s'impose ici, surtout si vous voulez motiver les gens dans un cadre d' introduction .
whuber
Je pense que cela provoque une polarisation. Les élèves qui ne sont pas intéressés par les mathématiques / probabilités deviendront confus et les élèves curieux / intéressés seront inspirés pour en savoir plus. Comme vous l'avez dit, il vaut peut-être mieux faire preuve de prudence. Rien de pire qu'un professeur déroutant présentant un exemple déroutant!
Christopher Aden
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Au risque de paraître trop simpliste, je pense que le meilleur problème à introduire dépend de qui vous parlez.

Par exemple, mes amis des arts paniquent quand je parle de mathématiques et de statistiques, mais je leur dis ensuite qu'ils ne devraient pas avoir peur parce qu'ils parlent constamment les mathématiques. Je leur donne donc des exemples tels que "Quelles sont les chances qu'il pleuve aujourd'hui?", Vous ne reconnaissez pas que vous faites le calcul mais vous évaluez une probabilité dans votre esprit. Donc, pour eux, j'aime choisir des problèmes très liés à la météo et aux émotions («Par exemple, étant donné que vous êtes déprimé, quelle est la probabilité qu'il pleuve à l'extérieur?») Et leur montrer les mathématiques derrière la façon dont nous pourrions répondre à cela. Puis plus tard, après avoir découvert une intuition pour la résolution de problèmes mathématiques, je leur dis quelle est la terminologie pour cela. ET oui, j'ai réussi à faire asseoir mes amis dans les arts!

Personnellement, j'ai mieux appris les statistiques quand j'ai eu un problème dans mon domaine que j'ai très bien compris. Je trouve que lorsque vous comprenez très bien un problème, il devient plus facile de comprendre les mathématiques. Je pense que trop souvent, les gens apprennent par cœur et cherchent à adapter les problèmes qu'ils ont déjà vus aux nouveaux plutôt que d'essayer de comprendre chaque problème.

user4673
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La marche de l'ivrogne de Leonard Mlodinow regorge de tels exemples, dont un sur la signification d'un test positif pour le VIH qui est précis à 99,9%. En utilisant les statistiques bayésiennes, les chances réelles d'un test positif sont inférieures à 10% (un exemple similaire est détaillé dans le chapitre deux du livre Introduction à l'analyse catégorielle des données d'Agresti). Un autre exemple (je casse le seul exemple par réponse mais c'est essentiellement le même problème de probabilité conditionnelle) est tiré du procès Simpson, où l'un des avocats de Simpson, Alan Dershowitz, a noté que même si Simpson avait battu sa femme, cela importait peu, car Aux États-Unis, quatre millions de femmes sont battues chaque année par leurs partenaires masculins, mais seulement une sur 2500 est finalement assassinée par son partenaire (1 sur 1000), donc, selon le critère du `` doute raisonnable '', cela n'est pas pertinent. Le jury a trouvé cet argument convaincant, mais il est faux. La question pertinente était de savoir quel pourcentage de toutes les femmes battues qui sont assassinées sont tuées par leurs agresseurs, ce qui n'est pas 1 sur 1000, mais plutôt 9 sur 10.

user603
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C'est aussi mon exemple préféré (test VIH), mais je ne sais pas si la probabilité conditionnelle est trop "avancée" compte tenu de la nature introductive (de nombreuses études montrant que ce n'est pas trop intuitif). Si vous enseignez cela, je vous recommande de lire Gigerenzer et la méthode de fréquence: library.mpib-berlin.mpg.de/ft/gg/GG_How_1995.pdf
ars
@ars:> peut-être d'abord que vous leur donnez toutes les informations pertinentes sous forme de tableau, puis le problème "que pensez-vous est p (AIDS | test = 1)?", puis la contre-ligne de frappe intuitive, seulement alors vous leur montrez le problème remanié comme un «arbre» ​​(où les 4 derniers nœuds sont tous des cas possibles) et les branches montrent la probabilité respective. D'après mon expérience, la dernière étape n'a pas besoin d'être comprise par tout le monde, mais elle doit transmettre l'importance d'avoir une façon de penser fondée sur des principes sur ces questions.
user603
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Pour une introduction en douceur, j'aime les exemples utilisant des tables de contingence 2x2. L'exemple de test de diagnostic tel que mentionné ci-dessus, où la probabilité d'un résultat de test positif pour une maladie donnée n'est pas égale à la probabilité de maladie pour un résultat de test positif. En outre, on peut utiliser des plans avec différents schémas d'échantillonnage, tels que l'étude de cohorte par rapport à l'étude cas-témoins, pour illustrer comment cela affecte les probabilités qui peuvent être estimées.

jkd
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