Scheda programma d'esame
ANALISI STATISTICA DEI DATI
GIOVANNI PUNZI
Anno accademico2017/18
CdSFISICA
Codice193BB
CFU9
PeriodoPrimo semestre
LinguaItaliano

ModuliSettore/iTipoOreDocente/i
ANALISI STATISTICA DEI DATIFIS/01LEZIONI54
PAOLO FRANCAVILLA unimap
MICHAEL JOSEPH MORELLO unimap
GIOVANNI PUNZI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

L'obiettivo del corso e' di fornire allo studente di Fisica le cognizioni statistiche di base necessarie per  analizzare in modo corretto ed efficace dati sperimentali di varia natura; e d'altro canto di essere in grado di capire e interpretare correttamente i risultati sperimentali esposti nelle pubblicazioni scientifiche.

Knowledge

The course is aimed at providing the student with the fundamental statistical notions required for analysing experimental data in a correct and effective way. It also aims at providing the necessary knowledge for a correct understanding of the experimental results described in scientific publication.

Modalità di verifica delle conoscenze

Colloquio con il docente durante la prova finale di esame.

Assessment criteria of knowledge

Oral discussion as part of the final exam.

Capacità

Lo studente sara' in grado di scegliere un corretto approccio inferenziale per l'analisi dei dati ottenuti in un dato scenario sperimentale, ed eseguire i calcoli necessari per ottenere risultati, anche in forma numerica, con il solo ausilio di carta, penna, calcolatrice e tabelle statistiche standard.

Skills

On successful completion of the course, the student will be able to choose an appropriate inferential approach for the analysis of data from a given experimental situation, and perform the necessary calculation to obtain results, but in analytical and numerical form, with the only help of paper, pencil, pocket calcolator, and standard statistical tables.

Modalità di verifica delle capacità

Risoluzione di esercizi di inferenza statistica assegnati dal docente.

Assessment criteria of skills

Solution of exercises on statistical inference.

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Non e' richiesta alcuna conoscenza precedente degli argomenti trattati; si assume tuttavia familiarita' con gli strumenti matematici insegnati nel corso di laurea triennale in Fisica.

Prerequisites

No previous knowledge of the subject is assumed, but a good working knowledge of the mathematical tools regularly taught as part of the base Physics curriculum.

Prerequisiti per studi successivi

Questo corso e' consigliato a tutti gli studenti che intendono intraprendere un corso di laboratorio avanzato.

Prerequisites for further study

Suggested for all students of advanced laboratory courses.

Indicazioni metodologiche

Lezioni frontali alla lavagna, piu' esercitazioni.
Occasionalmente presentazioni con slides riguardanti approfondimenti di specifici casi di studio.
Comunicazioni attraverso il sito elearning del corso, su cui sono disponibili anche alcune referenze di approfondimento.

Programma (contenuti dell'insegnamento)

Elementi di probabilita' e statistica. Teoremi asintotici fondamentali. Principi di Inferenza Bayesiana e Frequentista. Likelihood. Stima Puntuale. Stima Intervallare. Test di Ipotesi. P-Values.

Syllabus

Elements of probability and statistics. Fundamental asymptotic results. Fundamentals of Bayesian and Frequentist inference. Likelihood. Point estimates. Interval estimation. Hypothesis test. P-values.

Bibliografia e materiale didattico

Reperibile sul sito elearning del corso.

Indicazioni per non frequentanti

Le informazioni necessarie sono reperibili dalla pagine elearning del corso; la frequenza del corso e' tuttavia fortemente consigliata, data la mancanza di un singolo testo che copra coerentemente tutti gli argomenti oggetto del corso.

Modalità d'esame

Esame finale scritto con esercizi, da svolgere senza l'ausilio di testi ne' appunti, piu' colloquio orale. Gli esercizi della prova scritta sono orientativamente della stessa tipologia di quelli proposti nelle esercitazioni in aula.

Ultimo aggiornamento 25/06/2018 10:32