İstatistiksel Veri Analizi

Dersin Amacı:Veri analizinde kullanılan istatistiksel dağılımlar, hatalar, istatistiksel kesinlik değeri, sinyal ve arkaplan hesapları, Monte Carlo olay üretimlerinin temel parçacık çarpışma ve bozunumlarına uygulanırlığının kazanılması amaçlanmaktadır.

Dersin İçeriği: Temel kavramlar, olasılık fonksiyonları, istatistik testler, parametre tahmini, maksimum olasılık yöntemi, en küçük kareler yöntemi, istatistik hatalar, güvenilirlik seviyesi, çok değişkenli fit, çok boyutlu güvenilirlik bölgeleri, Monte Carlo hesapları, faz uzayı dağılımları, veri analizi.

Hafta Konu – İçerik Kullanılan Öğretim Yöntemi ve Tekniği
1 Giriş Anlatım, Soru-Cevap
2 Temel kavramlar Anlatım, Soru-Cevap
3 Olasılık fonksiyonları Anlatım, Soru-Cevap
4 İstatistik testler Anlatım, Soru-Cevap
5 Parametre tahmini Anlatım, Soru-Cevap
6 Maksimum olasılık yöntemi, En küçük kareler yöntemi Anlatım, Soru-Cevap
7 Maksimum olasılık yöntemi, En küçük kareler yöntemi / Arasınav Anlatım, Soru-Cevap
8 İstatistik hatalar Anlatım, Soru-Cevap
9 İstatistik hatalar Anlatım, Soru-Cevap
10 Güvenilirlik seviyesi Anlatım, Soru-Cevap
11 Çok değişkenli fit, çok boyutlu güvenilirlik bölgeleri Anlatım, Soru-Cevap
12 Monte Carlo hesapları Anlatım, Soru-Cevap
13 Monte Carlo hesapları Anlatım, Soru-Cevap
14 Faz uzayı dağılımları, veri analizi. Anlatım, Soru-Cevap
15 Final