Welcome, Guest . Login . Türkçe
Where Am I: Ninova / Courses / Institute of Science and Technology / FIZ 629E / Course Informations
 

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
Ninova is an ITU Office of Information Technologies Product. © 2020