Metodologie di analisi dati

A.A. 2019/2020
Insegnamento per
6
Crediti massimi
42
Ore totali
SSD
FIS/01
Lingua
Italiano
Obiettivi formativi
Questo corso introduce gli studenti all'analisi statistica dei dati
sperimentali e fornisce le basi per applicazioni col linguaggio C++
in ambiente ROOT con applicazioni semplici al computer.

Struttura insegnamento e programma

Edizione attiva
Responsabile
FIS/01 - FISICA SPERIMENTALE - CFU: 6
Lezioni: 42 ore
Docente: Neri Nicola
Programma
L'informazione dai dati sperimentali. Descrizione dei dati. Statistica descrittiva ed inferenziale. Probabilita' e sua interpretazione. Variabili casuali. Descrizione dei dati, funzione densita' di probabilita', funzione distribuzione cumulativa, matrice di covarianza e propagazione degli errori.
Funzioni di distribuzione notevoli, legge dei grandi numeri e teorema limite centrale. Simulazioni Monte Carlo. Stima puntuale dei parametri. Stima di media, varianza e covarianza.
Metodi della Massima Verosimiglianza Estesa e dei Minimi Quadrati. Stime intervallari di parametri.Intervalli di Confidenza. Stimatori puntuali ed intervallari di tipo bayesiano.
Verifica delle ipotesi, statistiche di test, lemma di Neyman-Pearson, test di bonta' del fit, test del chi^2 di Pearson e test di Kolmogorov-Smirnov. Discriminante lineare di Fisher , reti neurali,
boosted decision tree e random forest. Confronto teoria-esperimento e funzioni di risoluzione.
Prerequisiti e modalità di esame
PREREQUISITI
Elementi di calcolo differenziale ed integrale.

MODALITA' D'ESAME
L'esame consiste in una discussione orale che verte sugli argomenti trattati nel corso.
Metodi didattici
Modalità di frequenza:
Fortemente consigliata

Modalità di erogazione:
Tradizionale
Materiale didattico e bibliografia
G. Cowan, Statistical Data Analysis, Oxford University Press, Oxford
Periodo
Primo semestre
Periodo
Primo semestre
Modalità di valutazione
Esame
Giudizio di valutazione
voto verbalizzato in trentesimi
Docente/i