Fabio MADONNA | METODI AVANZATI DI ANALISI DATI IN FISICA E ASTROFISICA DELLE PARTICELLE
Fabio MADONNA METODI AVANZATI DI ANALISI DATI IN FISICA E ASTROFISICA DELLE PARTICELLE
| 8860200013 | |
| DIPARTIMENTO DI FISICA "E.R. CAIANIELLO" | |
| Corso di Dottorato (D.M.226/2021) | |
| FISICA E TECNOLOGIE EMERGENTI | |
| 2022/2023 |
| ANNO CORSO 1 | |
| ANNO ORDINAMENTO 2022 | |
| ANNUALE |
| SSD | CFU | ORE | ATTIVITÀ | |
|---|---|---|---|---|
| FIS/05 | 2 | 10 | LEZIONE |
| Obiettivi | |
|---|---|
| L'INSEGNAMENTO DESCRIVE LE PIÙ AVANZATE METODOLOGIE DI ANALISI DI DATI IN FISICA, CON L'OBIETTIVO DI FORNIRE AGLI STUDENTI UN'APPROFONDITA CONOSCENZA DELLE TECNICHE DI ANALISI DATI IN MISURE DI FISICA CHE HANNO A CHE FARE CON LO STUDIO DI EVENTI RARI, IN PROSSIMITÀ DI LIMITI FISICI, E LADDOVE LE INCERTEZZE SISTEMATICHE SIANO RILEVANTI |
| Prerequisiti | |
|---|---|
| ADEGUATE CONOSCENZE DI MATEMATICA E DI STATISTICA E LORO APPLICAZIONI ALL'ANALISI DEI DATI NELLA FISICA. |
| Contenuti | |
|---|---|
| CONCETTI FONDAMENTALI DI ANALISI STATISTICA DEI DATI, DISTRIBUZIONI DI DENSITÀ DI PROBABILITÀ, STIMA DI PARAMETRI, TRATTAMENTO DELLE INCERTEZZE SISTEMATICHE NELL'APPROCCIO DI MASSIMA VEROSIMIGLIANZA INTERVALLI DI CONFIDENZA, METODO FREQUENTISTA, METODO BAYESIANO, APPROCCIO UNIFICATO DI FELDMAN E COUSINS TECNICHE DI DECONVOLUZIONE, DECOMPOSIZIONE A VALORI SINGOLARI, METODI ITERATIVI/BAYESIANI |
| Metodi Didattici | |
|---|---|
| LEZIONI FRONTALI SULLA TEORIA CON ESEMPI DA PARTE DEL DOCENTE DI VARI SCENARI DI ANALISI DATI, ANCHE CON L'AUSILIO DEL CALCOLATORE E LA REALIZZAZIONE DI ESEMPI DI PROGRAMMI PER L'ANALISI DI DATI |
| Verifica dell'apprendimento | |
|---|---|
| ESAME ORALE CON DISCUSSIONE DI UNO DEGLI ARGOMENTI PRESENTATI DURANTE LE LEZIONI, EVENTUALMENTE CON LA POSSIBILITÀ DI PRESENTARE UN LAVORO PROPRIO IL LIVELLO DI VALUTAZIONE SUFFICIENTE È ATTRIBUITO QUANDO LO STUDENTE DIMOSTRA INCERTEZZE NELL’APPLICAZIONE DEI METODI DI ANALISI DATI AFFRONTATI A LEZIONE IL LIVELLO MASSIMO (OTTIMO) È ATTRIBUITO QUANDO LO STUDENTE DIMOSTRA UNA CONOSCENZA COMPLETA ED APPROFONDITA DEL FORMALISMO STATISTICO E DEI METODI DI ANALISI DEI DATI TRATTATI; È IN GRADO DI DISCUTERE LE PECULIARITÀ DEI METODI DI ANALISI DATI E MOSTRA UNA NOTEVOLE CAPACITÀ DI COLLEGARE I VARI APPROCCI TRATTATI DURANTE IL CORSO. |
| Testi | |
|---|---|
| G. COWAN, STATISTICAL DATA ANALYSIS G. D'AGOSTINI, BAYESIAN REASONING IN DATA ANALYSIS DISPENSE DEL DOCENTE |
| Altre Informazioni | |
|---|---|
| CONTATTARE IL DOCENTE ALL'INDIRIZZO EMAIL LFUSCO@UNISA.IT |
BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2024-08-21]
