08.128.730 Statistik, Datenanalyse und Simulation

Lehrende/r: Dr. Michael Distler

Veranstaltungsart: Vorlesung/Übung

Anzeige im Stundenplan: 08.128.730

Semesterwochenstunden: 4

Credits: 6,0

Unterrichtssprache: Englisch

Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | -

Inhalt:

• Statistik: Wahrscheinlichkeit, Verteilungen, Spezielle diskrete Verteilungen, Spezielle Wahrscheinlichkeitsdichten, Theoreme, Stichproben, Mehrdimensionale Verteilungen, Kovarianzmatrix
  
• Fehler, systematische Fehler, Fehlerfortpflanzung, Konfidenzintervalle
  
• Monte Carlo-Methoden: Zufallszahlengeneratoren, Monte Carlo-Integration
  
• Schätzung von Parametern: Maximum-Likelihood-Methode, Methode der kleinsten Quadrate
  
• Prüfung von Hypothesen
  
• Entfaltung, Faktorenanalyse
  
• Einführung in die Bayessche Statistik
  

Empfohlene Literatur:

• V. Blobel, E. Lohrmann: Statistische und numerische Methoden der Datenanalyse, Teubner Verlag (1998)
  
• S. Brandt: Datenanalyse, BI Wissenschaftsverlag (1999)
  
• Philip R. Bevington: Data Reduction and Error Analysis for the Physical Sciences, McGraw-Hill (1969)
  
• R.J. Barlow: Statistics, John Wiley & Sons (1993)
  
• G. Cowan: Statistical Data Analysis, Oxford University Press (1998)
  
• G. Bohm, G. Zech: Introduction to Statistics and Data Analysis for Physicists, Verlag Deutsches Elektronen-Synchrotron (online-Version frei verfügbar)
  
• W.T. Eadie et al.: Statistical Methods in Experimental Physics, North Holland Publishing Company
  
• Donald E. Knuth: The Art of Computer Programming, Addison-Wesley (1998)
  
• William H. Press et al.: Numerical recipes in C, Cambridge University Press (1992)
  
• William M. Bolstad et al.: Introduction to Bayesian Statistics, John Wiley & Sons (2017)