Lehrende/r: Dr. Kristof Schmieden
Veranstaltungsart: online: Vorlesung/Übung
Anzeige im Stundenplan: 08.128.730
Semesterwochenstunden: 4
Credits: 6,0
Unterrichtssprache: Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | -
Voraussetzungen / Organisatorisches: The lecture will be held in english, if there is at least one non-german speaking participant.
Inhalt: Die Vorlesung wird eine Einführung in die Grundlegenden Konzepte der Statistik bieten. Aufbauend auf diesen werden gängige statistische Problemstellungen in der Datenanalyse und deren Lösung besprochen. Die behandelten Themen sind: • Wahrscheinlichkeit und Wahrscheinlichkeitsdichte • Erwartungswert, Korrelationen und Kovarianzmatrix • Variablentransformationen • Die Wichtigsten statistischen Verteilungen • Der zentrale Grenzwertsatz • Erzeugung von Zufallszahlen, die Monte Carlo Methode • Faltung und Entfaltung • Sampling und Bestimmung von Parametern • Unsicherheiten, Systematische Fehler und Fehlerfortpflanzung • Konfidenzintervalle • Methode der kleinsten Quadrate • Maximum Likelihood Methode • Hypothesentests • Multivariate Methoden (neuronale Netze, Fisher Diskriminante, ...) • Berechnung von Limits
Empfohlene Literatur: R. Barlow, “Statistics – A Guide to the Use of Statistical Methods in the Physical Sciences”, 1988, John Wiley Verlag, S. Brandt, “Datenanalyse”, 4. Auflage 1999, Spektrum, G. Cowan, “Statistical Data Analysis”, 1998, Oxford University Press. G. Bohm, G. Zech, “Introduction to Statistics and Data Analysis for Physicists”, Verlag Deutsches Elektronen-Synchrotron (online-Version frei verfügbar).
Digitale Lehre: Dies wird eine online-Volesung sein. Die Vorlesung wird live gehalten und die Aufzeichnung im Anschluss zur Verfügung gestellt.
