Statistical analysis of experimental data 1100-4ASWD
- https://www.fuw.edu.pl/~zarnecki/SAED/
- https://kampus-student2.ckc.uw.edu.pl/course/view.php?id=14456 (w cyklu 2023Z)
1. Prawdopodobieństwo
2. Podstawowe rozkłady prawdopodobieństwa i ich własności
3. Niepewności pomiarowe
4. Metody Monte Carlo
5. Wyznaczanie parametrów
6. Metoda największej wiarogodności
7. Metoda najmniejszych kwadratów
8. Testy hipotez
9. Znaczoność obserwacji
10. Przedziały ufności i wyznaczanie ograniczeń
11. Metody analizy wielu zmiennych
Kierunek podstawowy MISMaP
Tryb prowadzenia
Założenia (opisowo)
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
Wiedza:
Student zna podstawowe metody statystycznej analizy danych
Student rozumie warunki, w jakich te metody można stosować
Umiejętności
Student potrafi rozpoznać problem analizy danych w terminach statystyki matematycznej
Student umie zastosować podstawowe metody analizy danych w prostych przypadkach
Student potrafi zinterpretować wyniki takiej analizy
Postawy
Student docenia wagę dogłębnego i wszechstronnego zrozumienia problemu przy wyciąganiu wniosków i podejmowaniu decyzji
Kryteria oceniania
Zasady zaliczenia: w oparciu o prace domowe w trakcie semestru i końcowy egzamin pisemny. Osoba, która zdobędzie w sumie (z równą wagą) minimum 50% punktów, zalicza przedmiot na ocenę dostateczną. Zaliczenie w sesji poprawkowej będzie odbywało się na podstawie jedynie egzaminu pisemnego, z którego niezbędne będzie uzyskanie 50% punktów.
Praktyki zawodowe
brak
Literatura
1. G. Bohm i G. Zech, Introduction to Statistics and Data Analysis for Physicsts, Verlag Deutsches Elektronen-Synchrotron, wydanie III [wolny dostęp: https://bib-pubdb1.desy.de/record/389738];
2. L. Lista, Statistical Methods for Data Analysis in Particle Physics, Springer, 2017;
3. G. Cowan, Statistical Data Analysis, Oxford University Press, Oxford, 1998;
4. M. Bonamente, Statistics and Analysis of Scientific Data, Springer 2017;
5. S. Brandt, Data Analysis: Statistical and Computational Methods for Scientists and Engineers, Springer 2014;
6. C. W. Fabjan, H. Schopper (eds.), Particle Physics Reference Library, Vol. 2, Chapter 15 [wolny dostęp: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-35318-6_15];
7. Particle Data Group: Review of particle physics: reviews, tables, and plots - Mathematical tools [wolny dostęp: http://pdg.web.cern.ch/pdg/pdg.html]
Pozycje w języku polskim:
1. S. Brandt, Analiza danych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 1998;
2. T. Eadie, D. Drijard, F. E. James, M. Roos i B. Sadoulet, Metody statystyczne w fizyce doświadczalnej, PWN, Warszawa, 1989.
Więcej informacji
Więcej informacji o poziomie przedmiotu, roku studiów (i/lub semestrze) w którym się odbywa, o rodzaju i liczbie godzin zajęć - szukaj w planach studiów odpowiednich programów. Ten przedmiot jest związany z programami:
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: