Diplomarbeit, 2006
111 Seiten, Note: sehr gut
1. MOTIVATION
2. EINLEITUNG
3. ZUR GESCHICHTE DER WAHRSCHEINLICHKEITSTHEORIE
4. ZUM INHALT
5. TERMINOLOGIE UND BEGRIFFE
Zufallsexperimente
Ergebnisse & Ereignisse
Wahrscheinlichkeit
Laplace Experimente
Der Begriff der Zufallsvariable und der Erwartungswert
Bernoullis Gesetz der großen Zahlen
6. GEOMETRISCHE WAHRSCHEINLICHKEITEN
7. BEISPIELE
Erstes Beispiel
Zweites Beispiel
Drittes Beispiel
Viertes Beispiel
Fünftes Beispiel
8. EIN ZENTRALES PROBLEM DER WAHRSCHEINLICHKEITSRECHNUNG – DAS PARADOXON VON BERTRAND
9. EIN ZENTRALES PROBLEM DER WAHRSCHEINLICHKEITSRECHNUNG – DAS NADELPROBLEM VON BUFFON
10. BEISPIELE FÜR DIE VERTIEFUNG VON GEOMETRISCHER WAHRSCHEINLICHKEIT
Sechstes Beispiel
Siebentes Beispiel
Achtes Beispiel
11. EIN NICHT SO IDEALES BEISPIEL FÜR GEOMETRISCHE WAHRSCHEINLICHKEITSRECHNUNG
12. SCHLUSSWORT
Die vorliegende Arbeit hat zum Ziel, die geometrische Wahrscheinlichkeitsrechnung als ein praxisnahes Teilgebiet der Mathematik vorzustellen und deren Anwendungsmöglichkeiten sowie didaktische Vermittlung im Rahmen des Mathematikunterrichts, insbesondere der Oberstufe, zu beleuchten.
Erstes Beispiel:
Dieses Beispiel möchte ich als ersten Zugang zur praktischen Berechnung von geometrischen Wahrscheinlichkeiten heranziehen, da es eine relativ klar formulierte Angabe hat und die Berechnung schnell ohne Kenntnis komplexer Themengebiete möglich ist. Daher würde sich dieses Beispiel eventuell auch gut als Schulbeispiel eignen.
Die Fragestellung: Gegeben sei ein beliebiges Quadrat ABCD. Nun werde innerhalb dieses Quadrates ABCD ein zufälliger Punkt P ausgewählt. Danach wird das Viereck AQPR gebildet, wobei Q und R die Berührpunkte jener Geraden mit der Seite des Quadrats ABCD sind, die parallel zu den Seiten des Quadrats durch den Punkt P laufen. Genau genommen erhält man natürlich vier solcher Berührungspunkte, in unserem Fall betrachten wir aber ohne Beschränkung der Allgemeinheit jene, die zusammen mit dem Eckpunkt A ein Viereck bilden und vernachlässigen jene, die zusammen mit C ein Viereck bilden würden. Gefragt ist nun nach der Wahrscheinlichkeit, daß der Umfang des Vierecks AQPR kleiner ist als die Seitenlänge des Quadrats ABCD. (Siehe Abb. 1.1)
1. MOTIVATION: Der Autor erläutert seine persönliche Beweggründe, das Thema der geometrischen Wahrscheinlichkeitsrechnung für seine Diplomarbeit zu wählen, motiviert durch die Relevanz für den Schulunterricht.
2. EINLEITUNG: Dieses Kapitel gibt einen Überblick über die historische Entwicklung der Wahrscheinlichkeitstheorie, von den Anfängen im Glücksspiel bis hin zur axiomatischen Grundlegung.
3. ZUR GESCHICHTE DER WAHRSCHEINLICHKEITSTHEORIE: Ein tieferer Einblick in die Entwicklung mathematischer Methoden zur Risikoabschätzung, unter anderem durch Pacioli, Cardano und Bernoulli.
4. ZUM INHALT: Der Autor definiert das Vorhaben, geometrische Wahrscheinlichkeiten anhand von Definitionen und anschließenden praktischen Beispielen zu erörtern, mit einem besonderen Fokus auf den schulischen Nutzen.
5. TERMINOLOGIE UND BEGRIFFE: Klärung grundlegender Konzepte wie Zufallsexperimente, Ereignisse, Wahrscheinlichkeitsräume, Zufallsvariablen und das Gesetz der großen Zahlen.
6. GEOMETRISCHE WAHRSCHEINLICHKEITEN: Einführung in die geometrische Wahrscheinlichkeit als Erweiterung auf unendliche Mengen und kontinuierliche Zufallsvariablen mittels Längen-, Flächen- und Volumenverhältnissen.
7. BEISPIELE: Anwendung der zuvor eingeführten theoretischen Konzepte auf konkrete Aufgabenstellungen zur Veranschaulichung.
8. EIN ZENTRALES PROBLEM DER WAHRSCHEINLICHKEITSRECHNUNG – DAS PARADOXON VON BERTRAND: Analyse eines klassischen Paradoxons, das zeigt, wie die Definition der "zufälligen Auswahl" das Ergebnis maßgeblich beeinflusst.
9. EIN ZENTRALES PROBLEM DER WAHRSCHEINLICHKEITSRECHNUNG – DAS NADELPROBLEM VON BUFFON: Untersuchung einer klassischen Aufgabenstellung, die auch zur näherungsweisen Bestimmung der Kreiszahl Pi genutzt werden kann.
10. BEISPIELE FÜR DIE VERTIEFUNG VON GEOMETRISCHER WAHRSCHEINLICHKEIT: Vorstellung komplexerer Beispiele, die verstärkt den Einsatz von Integralrechnung und Computerunterstützung erfordern.
11. EIN NICHT SO IDEALES BEISPIEL FÜR GEOMETRISCHE WAHRSCHEINLICHKEITSRECHNUNG: Ein kritisches Beispiel (Dartspiel), an dem diskutiert wird, warum nicht jede Zufallssituation zur Anwendung geometrischer Wahrscheinlichkeitsrechnung taugt.
12. SCHLUSSWORT: Fazit des Autors bezüglich der Eignung des behandelten Themengebiets für den Mathematikunterricht.
Geometrische Wahrscheinlichkeit, Stochastik, Wahrscheinlichkeitstheorie, Zufallsexperiment, Laplace-Raum, Bernoulli-Experiment, Gesetz der großen Zahlen, Paradoxon von Bertrand, Nadelproblem von Buffon, Integralrechnung, Schulmathematik, Modellbildung, Wahrscheinlichkeitsraum, Erwartungswert, Zufallsvariable.
Die Arbeit behandelt die geometrische Wahrscheinlichkeitsrechnung, wobei der Schwerpunkt auf der theoretischen Fundierung und der praktischen Anwendung durch konkrete Beispiele liegt, insbesondere im Hinblick auf den Einsatz im Schulunterricht.
Die zentralen Themen umfassen die Definition von Zufallsexperimenten, die Abgrenzung von Laplace-Experimenten zur geometrischen Wahrscheinlichkeit sowie die Analyse berühmter Probleme wie des Bertrand-Paradoxons.
Das Ziel ist es, die Verbindung zwischen Wahrscheinlichkeitsrechnung und Geometrie aufzuzeigen und dabei zu demonstrieren, wie geometrische Ansätze auch abstrakte stochastische Probleme veranschaulichen können.
Die Arbeit nutzt die modelltheoretische Herangehensweise der geometrischen Wahrscheinlichkeit, gestützt durch Integralrechnung, um Wahrscheinlichkeiten als Maße von geometrischen Regionen zu bestimmen.
Der Hauptteil gliedert sich in eine theoretische Einführung in die Stochastik, die mathematische Begründung der geometrischen Wahrscheinlichkeit sowie eine ausführliche Fallstudie anhand verschiedener Beispiele.
Die Arbeit wird durch Begriffe wie geometrische Wahrscheinlichkeit, Modellbildung, Nadelproblem von Buffon, Bertrand-Paradoxon und schulmathematische Anwendbarkeit charakterisiert.
Es dient als Paradebeispiel für die Wichtigkeit der korrekten Modellbildung, da es verdeutlicht, dass das Ergebnis einer Berechnung stark von der Interpretation des Begriffs "zufällig" abhängt.
Durch die experimentelle oder theoretische Berechnung der Trefferwahrscheinlichkeit einer Nadel auf einem gerasterten Untergrund lässt sich mathematisch ein direkter Zusammenhang zur Zahl Pi herstellen.
Der Autor kritisiert, dass beim Dartwurf keine "gleichverteilte" Zufälligkeit vorliegt, da Spieler gezielt auf die Mitte zielen, was dem mathematischen Modell widerspricht.
Die Arbeit evaluiert für jedes Beispiel, inwieweit es im Mathematikunterricht der Oberstufe als didaktisches Werkzeug zur Vernetzung von Geometrie und Stochastik eingesetzt werden kann.
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