¿Deberían enseñarse a los estudiantes de secundaria estadísticas como requisito en lugar de cálculo?

Answer 1

Estoy de acuerdo con el usuario de Quora en que educar a los estudiantes con un conocimiento básico de estadística tiene un propósito cívico importante, pero también debemos considerar las necesidades de los cursos universitarios para los cuales el cálculo es un requisito previo.

Una comprensión intuitiva del cálculo es absolutamente esencial para gran parte de la ciencia y las matemáticas a nivel universitario, incluida la química, la física y la economía. El cálculo tampoco es algo que puedas recoger antes de la final, es algo con lo que debes pasar un tiempo y absorber. El cálculo es hermoso y un poco alucinante. También es imposible entender realmente las estadísticas sin cálculo (P: ¿ Cuál es una función de densidad de probabilidad continua? R: Bueno, es la probabilidad de observar el evento entre x y x + dx. P: d-qué? )

Creo que las estadísticas son muy importantes, pero debemos ser cautelosos antes de tirar cálculos debajo del autobús.

Answer 2

El cálculo no es un requisito para los estudiantes de secundaria (por ejemplo, para graduarse). Sin embargo, funciona como un curso obligatorio (si se ofrece) para estudiantes de secundaria con destino a la universidad, porque es el curso de matemáticas más difícil que se ofrece y, por lo tanto, el que separa el trigo de la paja. Sí, quizás, en última instancia, los estadísticos también necesitan cálculo, pero eso no es de lo que estamos hablando en HS (especialmente porque los niños probablemente tendrán espacio en el horario para uno u otro, no para ambos). Soy un gran ejemplo de un científico biológico de la vida real que nunca necesitó cálculo (aunque fue útil exactamente una vez). Por otro lado, estadísticas: día tras día (y aún útil en mi trabajo actual como profesional de subvenciones). Y tampoco se trata de amor / odio a las matemáticas. A mi futura estudiante de negocios le ha encantado y hasta ahora le ha ido bien en el cálculo, a pesar de que las estadísticas tendrían mucho más sentido para ella. Todavía no estoy exactamente seguro de cómo la codificación es cuantitativa (excepto tangencialmente), pero puede ser un curso riguroso y también es potencialmente mucho más útil para más personas (incluso tipos de humanidades) que calc. Lamento ver que tanta gente tiene que elegir calc para la competitividad de las admisiones universitarias cuando otro curso podría enviar el mismo mensaje. Y solo para agregar, sin decir que HS debería dejar de ofrecer cálculo, sigue siendo importante para todas las futuras especialidades en matemáticas, física e ingeniería, además de cualquier otra persona interesada / curiosa. De hecho, el mejor argumento para mantener el cálculo en el curso de estudio para todos los mejores estudiantes es para que estén preparados si llegan a la universidad y solo entonces deciden que aman una de estas materias y quieren pasar a ellas.

Answer 3

Claro, si aspiran a la práctica basada en la evidencia de la medicina basada en la evidencia, la práctica basada en la evidencia, la psicología basada en la evidencia, el manejo basado en la evidencia (EBMgt), la investigación basada en la evidencia, los tratamientos basados ​​en la evidencia,
Diseño basado en la evidencia y cosas similares solamente * y les dejará en literas todos sus experimentos científicos

(Ni siquiera estoy llegando a los requisitos en la parte teórica, que comienza promediando una velocidad que no es constante y desde allí a las funciones que son computables …)

De esa manera, solo estarían obligados a la regresión logística y no a la regresión lineal.

En algún nivel de su práctica en estadística, necesitarán cálculo, por ejemplo, integrales de ruta para simular caminatas aleatorias.

Pero que no tener una sólida formación en cálculo puede dejarse como un problema de su vida universitaria, donde pasarán más tiempo en un semestre o soportarán más semestres o algo peor seguirá.

No quiero decir que uno no aprenda de las controversias y debates sobre bayesiano versus frecuentista o la importancia de varias herramientas estadísticas **, solo digo que
no va demasiado lejos sin aprender a resolver paradojas, lo que requiere lógica y teoría de conjuntos, que se encuentra en el corazón del cálculo. (cf. Conjuntos de Cantor) y alguien que es curioso y se esfuerza lo suficiente tiene la oportunidad de llegar allí.

Además, cuánto espacio hay para un debate académico razonado en realidad, incluso en las aulas universitarias que se centran en plug & play y eso es tan bueno como es posible, y mucho menos aquellos en la escuela secundaria.

No estoy menospreciando las estadísticas / aulas o destacando el cálculo.

Estadísticamente hablando, no tengo el historial académico para hacer eso.

Simplemente estoy especulando sobre las consecuencias de las prioridades en cuestión, lo que, en mi opinión, estoy razonablemente calificado para hacer.
* ¿Cómo aprendo los conceptos básicos de la mecánica estadística para modelar / simular sistemas sociales complejos (no física) en un mes (o menos)?
** Dada la controversia en torno al uso de valores p, pruebas de hipótesis e intervalos de confianza para determinar la significación estadística, ¿qué enfoques alternativos se pueden utilizar para verificar los resultados estadísticos?
Notas al margen
La respuesta de Zachary Williams a ¿Cómo afectaría la homo / heteroscedasticidad al análisis de regresión?