Joachim Engel

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Prof. Dr. Joachim Engel.
PH Ludwigsburg.
Eigene Homepage: http://www.joachimengel.eu.
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Kurzvita


Veröffentlichungen

Bücher, Monographien

  • Anwendungsorientierte Mathematik: Von Daten zur Funktion. Eine Einführung in die mathematische Modellbildung für Lehramtsstudierende. Springer Verlag: Heidelberg: 2009
  • Komplexe Zahlen und ebene Geometrie. Oldenbourg Verlag: München, 2009
  • Strukturieren - Modellieren - Kommunizieren: Leitbilder mathematischer Aktivitäten. Festschrift für Herbert Löthe, Karl-Dieter Klose, Siegfried Krauter und Heinrich Wölpert. Franzbecker Berlag, Hildesheim 2005 (Herausgegeben zusammen mit Rose Vogel und Silvia Wessolowski)
  • Neue Medien und innermathematische Vernetzungen in der Stochastik Anregungen zum Stochastikunterricht, Band 2. Tagungsband des AK Stochastik der GDM , Franzbecker Verlag, Hildesheim 2004 (Hrsg. Zusammen mit von R. Biehler und J. Meyer)
  • Die NCTM-Standards 2000 und Klassische und Bayessche Sichtweise im Vergleich} Tagungsband der Herbsttagung 2000 des AK Stochastik der GDM, Franzbecker Verlag, Hildesheim 2001 (Herausgegeben zusammen mit Manfred Borovcnik und Dieter Wickmann)
  • Tree Structured Function Estimation with Haar Wavelets, 159 Seiten. Verlag Dr. Kovac: Hamburg, 1999.

Fachdidaktische Aufsätze in begutachteten wissenschaftlichen Zeitschriften

  • Bootstrap oder über die Kunst, sich selbst aus dem Sumpf zu ziehen. Mathematische Semesterberichte 55(2), 113-130, 2008 (zusammen mit Rudolf Grübel)
  • On middle-school students' comprehension of randomness and chance variability in data. Zentralblatt für Didaktik der Mathematik, 2005, Vol. 37(3), 168-179 (zusammen mit Peter Sedlmeier)
  • Supplantation of Mental Operations on Graphs. Computer and Education, (49) 2007, 1287-1298, , (zusammen mit Markus Vogel und Raimund Girwidz).
  • Von M&M's und bevorzugten Farben: ein handlungsorientierter Unterrichtsvorschlag zur Leitidee Daten & Zufall in der Sekundarstufe I. Stochastik in der Schule, Heft 2, (zusammen mit Markus Vogel), 2005
  • Statistik und Menschenrechte: Wie viele Tote im Kosovokrieg? Mathematische Semesterberichte 51 (1), 117-130, 2004
  • Zum Verständnis von Zufall und Variabilität in empirischen Daten bei Schülern. Unterrichtswissenschaft: Zeitschrift zur Lernforschung, Heft 2, 169-191 (zusammen mit Peter Sedlmeier).
  • Macht Modellieren im Streudiagramm Sinn? Stochastik in der Schule, 2001 (1), 13-21
  • Die NCTM-Standards - Anstöße für den Mathematikunterricht nach TIMSS. Zentralblatt für Didaktik der Mathematik, 2000/ 3, 69 - 74
  • Einfangen- Markieren - Schätzen: Wie viele wilde Tiere? Stochastik in der Schule, 2000 (2), 17 - 24
  • Zur stochastischen Modellierung funktionaler Abhängigkeiten: Konzepte, Postulate, Fundamentale Ideen. Mathematische Semesterberichte S. 95 – 112, 1998

Fachmathematische Aufsätze in begutachteten Zeitschriften

  • The Multiresolution Histogram, Metrika(46), 41 – 57, 1997
  • Local polynomial regression: optimal kernels and asymptotic minimax efficiency.Annals of Statistical Mathematics (49), 79 -99 (mit J. Fan, T. Gasser, I. Gijbels und M. Brockmann), 1997
  • A remedy for kernel estimation under random design (mit Alois Kneip), Statistics,(28), 201 – 225, 1996
  • Recent approaches on estimating Engel curves (mit Alois Kneip), Journal of Economics, (63) 187 – 212, 1996
  • A minimax result for a class of nonparametric density estimators (mit Theo Gasser), in: Journal of Nonparametric Statistics, Vol. 4, 327—334, 1995
  • Model estimation under shape invariance (mit Alois Kneip), in: Annals of Statistics, (23) 551 – 570, 1995
  • An iterative bandwidth selector for kernel estimation of densities and their derivatives (mit Eva Herrmann und Theo Gasser), in: Journal of
  • Nonparametric Statistics, Vol.4, 21-34, 1994
  • A simple wavelet approach to nonparametric regression from recursive partitioning schemes, in: Journal of Multivariate Analysis, Vol. 49, 242-254, 1994

Arbeitsgebiete

  • Didaktik der angewendungsorientierten Mathematik
  • Statistical Literacy
  • Stochastik in der Schule
  • Mathematische Modellbildung
  • Lernen mit neuen Medien
  • Nichtparametrisches Schätzen von Funktionen, Data Smoothing, Multivariate Statistik

Projekte

Vernetzung