86840 - PRACTICAL STATISTICS FOR PHYSICS AND ASTROPHYSICS

Conoscenze e abilità da conseguire

Nontrivial data analysis problems are frequently encountered in modern astronomy, cosmology and physics. They require an understanding of statistical methods, practical skills with software tools and sometimes some ingenuity that comes with experience. The student will gain a practical knowledge of statistical methods and software as applied to many example problems. Basic probability theory will be covered before learning about Bayesian and frequentist inference problems, Monte Carlo techniques, Fisher matrices, parameter estimation, non-parametric tests, hypothesis testing, and supervised and unsupervised classification and regression problems. The student will become familiar with current software in Python for analysing data and fitting models while getting an understanding of the theory behind them.

Contenuti

Il corso tratterà le basi teoriche necessarie per comprendere molte delle moderne tecniche di analisi dei dati utilizzate in astrofisica e cosmologia.

Alcuni degli argomenti trattati sono:

1) the basic mathematics of probability

2) common probability distributions

3) Bayesian inference

4) regression

5) hypothesis testing

6) model selection

7) error forecasting and experimental design

8) numerical methods for Bayesian inference

9) some basic machine learning techniques

Testi/Bibliografia

Vengono fornite note dettagliate delle lezioni.

Metodi didattici

Ogni settimana sono previste 2 ore di lezione frontale sulla teoria della statistica e 4 ore di laboratorio informatico dove si svolgono mini-progetti pratici.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

I tutorial/mini-progetti informatici sono valutati.
Un esame orale.

Strumenti a supporto della didattica

Blackboard

Power point

Python notebooks for tutorials

Online mini-courses on specific software tools.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Robert Benton Metcalf