Açıklama
Deneysel verilerin analizinde kullanılan hesaplamalı yöntemler. Olasılık ve rassal değişkenlere giriş. Rastgele süreçlerin simülasyonu için Monte Carlo yöntemleri. Parametre tahmini ve hipotez testleri için istatistiksel yöntemler. Güven aralıkları. Çok değişkenli veri sınıflandırması. Açma (unfolding) yöntemleri. Örnekler ağırlıklı olarak parçacık ve tıp fiziğinden.
Önkoşullar
- Önkoşul(lar): bir fizik programında üçüncü sınıf düzeyi ve Python, Java, C veya C+ + dillerinden birinde programlama yeteneği, ve Bölüm izni.
Şartlar ve koşullar
- Önkoşul(lar): bir fizik programında üçüncü sınıf düzeyi ve Python, Java, C veya C+ + dillerinden birinde programlama yeteneği, ve Bölüm izni.
- Ayrıca farklı gereksinimlerle lisansüstü düzeyde PHYS 5002 olarak da sunulmakta olup, bunun için ek kredi verilmez.
- Haftada üç saat ders.
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 primarily from particle and medical physics.
- Prerequisite(s): third year standing in a physics program and an ability to program in Python, Java, C or C+ +, and permission of the Department.
- Also offered at the graduate level, with different requirements, as PHYS 5002 , for which additional credit is precluded.
- Lectures three hours a week.
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/undergrad/courses/PHYS/