El rol de la probabilidad en la comprensión de la inferencia estadística

Cinco pilares para la enseñanza de la probabilidad La probabilidad es la base de las acciones y decisiones inteligentes ante la incertidumbre. Incluye la inferencia estadística, así como consideraciones de fiabilidad, riesgo y toma de decisiones. Los planes de estudio han reducido los enfoques sobre la naturaleza de la probabilidad. Con el fácil acceso a la tecnología informática, la simulación se ha convertido en el enfoque predominante de la enseñanza. Aunque la simulación es un método eficaz para sustituir las matemáticas complicadas, reduce los conceptos a su parte frecuentista. Esto culmina en un enfoque de la inferencia informal que hace que la probabilidad y la probabilidad condicional sean redundantes. Sin embargo, las propiedades relevantes de la inferencia estadística requieren que se forme una concepción integral de la probabilidad en el sistema cognitivo del individuo. Desarrollaremos el marco de la probabilidad para entender la inferencia estadística mediante cinco categorías, que deberían conectar la probabilidad con la inferencia estadística. Las categorías son: N° 1. Empezar desde el nivel inicial y desarrollar ideas y conceptos en forma espiralada N° 2. Utilizar los juegos de manera inteligente para inducir intuiciones probabilísticas sostenibles N° 3. Formar el pensamiento bayesiano y de riesgo lo más pronto posible N° 4. Vincular la probabilidad y la inferencia estadística desde la educación temprana N° 5. Desarrollar la relación similar entre probabilidad y riesgo Las cinco categorías para la enseñanza de la probabilidad tienen el objetivo común de relacionar diferentes significados de probabilidad, conectar la probabilidad con la inferencia estadística y establecer intuiciones sostenibles para la probabilidad y la inferencia estadística. Comprensión de la inferencia estadística mediante probabilidad condicional La clave para entender la inferencia estadística es comprender correctamente la probabilidad condicional Fisher y Neyman-Pearson: El debate sobre una interpretación frecuentista o no frecuentista de los índices de calidad -que en realidad son probabilidades condicionales- de las pruebas estadísticas. Interpretación de los errores a largo plazo: El quid de la cuestión es una interpretación a largo plazo de las probabilidades condicionales cuando se utilizan como única. ·Analogía entre la medicina y las pruebas estadísticas De nuevo, se trata de una interacción de las probabilidades condicionales con el contexto: el contexto de la