Course Information

Course Name	Turkish	fizikte istatistiksel yöntemler ve hata analizi
	English	Special Topics in Mathe.Physic
Course Code	FIZ 629E	Credit	Lecture (hour/week)	Recitation (hour/week)	Laboratory (hour/week)
Semester	-	3	3	3	-
Course Language		English
Course Coordinator		Kerem Cankoçak
Course Objectives		1-) Ölçümlerde belirsizlikler, ölçüm hataları, örnek dağılımlar, ortalama ve standart sapma 2-) Olasılık teorisine giriş, dağılım fonksiyonlarının tanımı; beklenen değer, ortalama, mod, varyans, kovariyans; hata aralığı; Bayes teoremi 3-) Olasılık dağılımları; yaygın dağılımlar: binom, Poisson, Gauss, X2 dağılımları 4-) Hata analizi; sistematik ve istatistiksel belirsizlikler, hata yayılımı, özel hata fonksiyonları 5-) Ortalama ve hata tahminleri, en küçük kareler metodu, olasılık testleri 6-) Veri simülasyon teknikleri; rassal değişkenler ve olasılık yoğunlukları; Monte Carlo yöntemi 7-) Parametre tahminine giriş, en küçük kareler yöntemi ile doğrusal ve doğrusal olmayan minimizasyon 8-) Herhangi bir fonksiyona en küçük kareler fiti uygulamak 9-) Hipotez testleri: Student's "t" testi, X2 testi 10-) İstatistiksel testler ve hata yayılımı; istatistiksel ve sistematik belirsizlikler 11-) Hata aralığı ve varsayımların rolü 12-) İleri düzeyde parametre tahminleri: En büyük benzerlik metodu 13-) Bayes metodu ile örnekler 14-) Bayes metodu ile Bayesci olmayan metodun karşılaştırmaları ; Monte Carlo testleri
Course Description		This course is primarily addressed to physicists and other scientists and engineers who need to evaluate uncertainty in measurement. After a short introduction to the probability theory, the course will focus on the error analysis, hypothesis testing and the comparison of the frequentalist and Bayesian approach. Data simulation techniques will be examined as well.
Course Outcomes		I. Uncertainties and erros in measurements, mean and standard deviation of distributions II. Probability theory, distribution functions, Bayes' theorem III. Probability distributions; Common distributions (binomial, Poisson, Gaussian, chi-squared) IV Error analysis: instrumental and statistical uncertainties; propagation of errors, specific error formulas V. Least square method, probability tests, Data simulation techniques, Monte Carlo method VI. Parameter estimation, minimization techniques, hypothesis testing, Student's "t" and chi-squared test VII. Statistical tests, error propagation, statistical vs systematic uncertainty VIII Advanced parameter estimation: maximum likelihood IX. Comparison of Bayesian/non-Bayesian methods
Pre-requisite(s)
Required Facilities
Other
Textbook
Other References

Courses

Help

About