Scheda programma d'esame
STATISTICAL DATA ANALYSIS
GIOVANNI PUNZI
Academic year2020/21
CoursePHYSICS
Code193BB
Credits9
PeriodSemester 1
LanguageItalian

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
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
  • Valutazione della capacita' dello studente di risolvere specifici problemi di analisi dati proposti nella prova scritta finale d'esame.
  • Valutazione nella successiva prova orale del livello di comprensione del significato e applicabilita' delle procedure statistiche utilizzate nella soluzione dei problemi oggetto della prova scritta, anche in contesti piu' generali di quelli affrontati nella prova.

 

Assessment criteria of knowledge
  • Success in solving specific data analysis problems during the final written exam.
  • Oral discussion after the written test, probing the level of understanding of the meaning and range of applicability of the statistical methods used in solving the problems in the written test, also in reference to wider contexts.

 

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.

Comportamenti

Lo studente acquisira' un approccio critico e oggettivo nell'interpretare risultati e metodi di analisi dati.

Behaviors

The student will develop critical thinking abilities in assessing the meaning of data analysis methods and results.

Modalità di verifica dei comportamenti

Prove finali di esame, scritta e orale.

Assessment criteria of behaviors

Final written and oral exams.

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

Malgrado non sia formalmente richiesto, il corso e' una base utile per studi piu' specialistici di analisi dati e per molti corsi di Laboratorio.

Prerequisites for further study

Although not formally required, this course is a helpful background for more specialized data analysis studies and for most lab 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.

Teaching methods

Traditional classroom sessions, lessons and exercises, with blackboard. Occasional use of slides for deeper analysis of specific case studies. Elearning webpage, including pointers for further studies and fully solved example problems.

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.

Bibliography

Found on elearning webpage.

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 con carta, penna e calcolatrice 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.

Assessment methods

Final written exam, based on problems to be solved with paper, pen and calculator, without the help of any textbook or other support materials. Followed by oral exam.

Updated: 07/08/2020 00:45