- ข้อความ
- ประวัติศาสตร์
Even when most of the students were
Even when most of the students were able to change from the local to the global
view of data (Ben-Zvi & Arcavi, 2001) in taking into account the shape of graphs as
a whole, the idea of distribution as a property of a collective, and the variability of
data, there is still a third level of statistical reasoning many of these students did not
reach. This is the modeling viewpoint of data, where students need to deal at the
same time with an empirical distribution as a whole (therefore, they need to adopt a
global viewpoint of their data) and the mathematical model (the normal distribution
in our research). In this modeling perspective, students need to concentrate on the
different features of the data set as a whole and on the different features of the model
(type of variable, unimodality, skewness, percentage of central cases, horizontal
asymptote, etc., in our case). In addition to understanding the model as a complex
entity with different components, they should be able to distinguish the model from
the real data, to compare the real data to the model, and to make an accurate
judgment about how well the model fits the data.
view of data (Ben-Zvi & Arcavi, 2001) in taking into account the shape of graphs as
a whole, the idea of distribution as a property of a collective, and the variability of
data, there is still a third level of statistical reasoning many of these students did not
reach. This is the modeling viewpoint of data, where students need to deal at the
same time with an empirical distribution as a whole (therefore, they need to adopt a
global viewpoint of their data) and the mathematical model (the normal distribution
in our research). In this modeling perspective, students need to concentrate on the
different features of the data set as a whole and on the different features of the model
(type of variable, unimodality, skewness, percentage of central cases, horizontal
asymptote, etc., in our case). In addition to understanding the model as a complex
entity with different components, they should be able to distinguish the model from
the real data, to compare the real data to the model, and to make an accurate
judgment about how well the model fits the data.
0/5000
Even when most of the students were able to change from the local to the global
view of data (Ben-Zvi & Arcavi, 2001) in taking into account the shape of graphs as
a whole, the idea of distribution as a property of a collective, and the variability of
data, there is still a third level of statistical reasoning many of these students did not
reach. This is the modeling viewpoint of data, where students need to deal at the
same time with an empirical distribution as a whole (therefore, they need to adopt a
global viewpoint of their data) and the mathematical model (the normal distribution
in our research). In this modeling perspective, students need to concentrate on the
different features of the data set as a whole and on the different features of the model
(type of variable, unimodality, skewness, percentage of central cases, horizontal
asymptote, etc., in our case). In addition to understanding the model as a complex
entity with different components, they should be able to distinguish the model from
the real data, to compare the real data to the model, and to make an accurate
judgment about how well the model fits the data.
view of data (Ben-Zvi & Arcavi, 2001) in taking into account the shape of graphs as
a whole, the idea of distribution as a property of a collective, and the variability of
data, there is still a third level of statistical reasoning many of these students did not
reach. This is the modeling viewpoint of data, where students need to deal at the
same time with an empirical distribution as a whole (therefore, they need to adopt a
global viewpoint of their data) and the mathematical model (the normal distribution
in our research). In this modeling perspective, students need to concentrate on the
different features of the data set as a whole and on the different features of the model
(type of variable, unimodality, skewness, percentage of central cases, horizontal
asymptote, etc., in our case). In addition to understanding the model as a complex
entity with different components, they should be able to distinguish the model from
the real data, to compare the real data to the model, and to make an accurate
judgment about how well the model fits the data.
การแปล กรุณารอสักครู่..
Even when most of the students were able to change from the local to the global
view of data (Ben-Zvi & Arcavi, 2001) in taking into account the shape of graphs as
a whole, the idea of distribution as a property of a collective, and the variability of
data, there is still a third level of statistical reasoning many of these students did not
reach. This is the modeling viewpoint of data, where students need to deal at the
same time with an empirical distribution as a whole (therefore, they need to adopt a
global viewpoint of their data) and the mathematical model (the normal distribution
in our research). In this modeling perspective, students need to concentrate on the
different features of the data set as a whole and on the different features of the model
(type of variable, unimodality, skewness, percentage of central cases, horizontal
asymptote, etc., in our case). In addition to understanding the model as a complex
entity with different components, they should be able to distinguish the model from
the real data, to compare the real data to the model, and to make an accurate
judgment about how well the model fits the data.
view of data (Ben-Zvi & Arcavi, 2001) in taking into account the shape of graphs as
a whole, the idea of distribution as a property of a collective, and the variability of
data, there is still a third level of statistical reasoning many of these students did not
reach. This is the modeling viewpoint of data, where students need to deal at the
same time with an empirical distribution as a whole (therefore, they need to adopt a
global viewpoint of their data) and the mathematical model (the normal distribution
in our research). In this modeling perspective, students need to concentrate on the
different features of the data set as a whole and on the different features of the model
(type of variable, unimodality, skewness, percentage of central cases, horizontal
asymptote, etc., in our case). In addition to understanding the model as a complex
entity with different components, they should be able to distinguish the model from
the real data, to compare the real data to the model, and to make an accurate
judgment about how well the model fits the data.
การแปล กรุณารอสักครู่..
แม้ว่าส่วนใหญ่ของนักเรียนสามารถเปลี่ยนจากท้องถิ่นสู่สากล
ข้อมูลดูเบน zvi & arcavi , 2001 ) ในการพิจารณารูปร่างของกราฟเป็น
รวม แนวคิดของการกระจายเป็นทรัพย์สินของส่วนรวม และความแปรปรวนของ
ข้อมูลยังคงมีระดับ สามของการให้เหตุผลทางสถิตินักเรียนหลายคนเหล่านี้ไม่ได้
ถึง นี้เป็นแบบมุมมองของข้อมูลซึ่งนักเรียนจะต้องจัดการในเวลาเดียวกันมีการกระจายเชิงประจักษ์
โดยรวม ( จึงต้องอุปการะ
มุมมองทั่วโลกของข้อมูล ) และการใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ (
ปกติในการวิจัยของเรา ) ในการมุมมอง นักเรียนต้องตั้งใจ
คุณลักษณะต่าง ๆของชุดข้อมูลโดยรวมและคุณลักษณะต่าง ๆของแบบจำลอง
( ประเภทของตัวแปรunimodality ความเบ้ เปอร์เซ็นต์ของกรณีกลางแนวนอน
มูลฐาน เป็นต้น ในกรณีของเรา ) นอกจากนี้เพื่อความเข้าใจรูปแบบเป็นองค์กรที่ซับซ้อน
ด้วยองค์ประกอบที่แตกต่างกันที่พวกเขาควรจะสามารถที่จะแยกแยะรูปแบบจาก
ข้อมูลที่แท้จริง เพื่อเปรียบเทียบข้อมูลที่แท้จริงกับรูปแบบ และเพื่อให้ถูกต้อง
พิพากษาอย่างไรดีแบบพอดี
)
ข้อมูลดูเบน zvi & arcavi , 2001 ) ในการพิจารณารูปร่างของกราฟเป็น
รวม แนวคิดของการกระจายเป็นทรัพย์สินของส่วนรวม และความแปรปรวนของ
ข้อมูลยังคงมีระดับ สามของการให้เหตุผลทางสถิตินักเรียนหลายคนเหล่านี้ไม่ได้
ถึง นี้เป็นแบบมุมมองของข้อมูลซึ่งนักเรียนจะต้องจัดการในเวลาเดียวกันมีการกระจายเชิงประจักษ์
โดยรวม ( จึงต้องอุปการะ
มุมมองทั่วโลกของข้อมูล ) และการใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ (
ปกติในการวิจัยของเรา ) ในการมุมมอง นักเรียนต้องตั้งใจ
คุณลักษณะต่าง ๆของชุดข้อมูลโดยรวมและคุณลักษณะต่าง ๆของแบบจำลอง
( ประเภทของตัวแปรunimodality ความเบ้ เปอร์เซ็นต์ของกรณีกลางแนวนอน
มูลฐาน เป็นต้น ในกรณีของเรา ) นอกจากนี้เพื่อความเข้าใจรูปแบบเป็นองค์กรที่ซับซ้อน
ด้วยองค์ประกอบที่แตกต่างกันที่พวกเขาควรจะสามารถที่จะแยกแยะรูปแบบจาก
ข้อมูลที่แท้จริง เพื่อเปรียบเทียบข้อมูลที่แท้จริงกับรูปแบบ และเพื่อให้ถูกต้อง
พิพากษาอย่างไรดีแบบพอดี
)
การแปล กรุณารอสักครู่..
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.
- Dear Akimoto san,Good day. Sorry for inf
- เขียนเป็นภาษาไทยว่า และแปลเป็นภาษาอังกฤษ
- Academic
- One month ago for my son.
- Bikiniกับทะเล ,นอนอาบแดดบนหาดทรายสีทองส่
- Organize
- มีรายการในปฏิทิน แต่ยังไม่ได้ลงใน Podio
- 稍等
- ส่งสินค่ามาให้หรือยัง
- รู้สึก
- ผมจะเข้างานตอนบ่าย
- การที่เราจะช่วยพวกเขาให้มีความสุขต้องเริ
- Academic
- ทั้งสองที่มีข้อดีข้อเสียที่แตกต่างกัน
- ฉันทำงานที่บริษัทนี้เพราะคิดว่าเป็นบริษั
- ทั้งสองที่มีข้อดีข้อเสียที่แตกต่างกัน
- สะดวกสบาย
- every
- cycle time optimization program
- ต่อมาคือการถ่ายทำ บางคร้งบางมุมมีแสงมากแ
- ที่ประเทศไทยเรียกกระทง
- Suppose; imagine
- spring water
- ฉันทำงานที่บริษัทนี้เพราะคิดว่าเป็นบริษั
