Açıklama
Deneysel verilerin analizinde kullanılan hesaplamalı yöntemler. Olasılık ve rasgele değişkenlere giriş. Rastgele süreçlerin simülasyonu için Monte Carlo yöntemleri. Parametre kestirimi ve hipotez testleri için istatistiksel yöntemler. Güven aralıkları. Çok değişkenli veri sınıflandırması. Açma (unfolding) yöntemleri. Örnekler ağırlıklı olarak parçacık ve tıp fiziğinden alınır.
Önkoşullar
- Önkoşul(lar): Python, Java, C veya C++ ile programlama yapabilme ve Bölüm izni.
Şartlar ve koşullar
- Önkoşul(lar): Python, Java, C veya C++ ile programlama yapabilme ve Bölüm izni.
- Ayrıca lisans düzeyinde, farklı gereksinimlerle PHYS 4807 olarak da sunulur; bunun için ek kredi verilmesi engellenir.
Kaynak metin orijinal dilinde
Computational methods used in analysis of experimental data. Introduction to probability and random variables. Monte Carlo methods for simulation of random processes. Statistical methods for parameter estimation and hypothesis tests. Confidence intervals. Multivariate data classification. Unfolding methods. Examples taken primarily from particle and medical physics.
- Prerequisite(s): an ability to program in Python, Java, C, or C+ +, and permission of the Department.
- Also offered at the undergraduate level, with different requirements, as PHYS 4807 , for which additional credit is precluded.
Kaynaklar ve referanslar
Tarih ve kaynaklar bilgileri doğrulamanıza yardımcı olmak için saklanır. Okumayı kolaylaştırmak için çeviriler sunulmuştur; koşullar ve gereksinimler için resmi kaynak esas alınır.
Kaynak referans : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/PHYS/