Hoş Geldiniz, Misafir . Oturum Aç . English
Neredeyim: Ninova / Dersler / Fen Bilimleri Enstitüsü / FIZ 636E / Dersin Bilgileri
 

Dersin Bilgileri

Dersin Adı
Türkçe Fizikte istatistiksel metodlar ve hata analizi
İngilizce Error Analy. & Stat. Met. in Phy.
Dersin Kodu
FIZ 636E Kredi Ders
(saat/hafta)
Uygulama
(saat/hafta)
Labratuvar
(saat/hafta)
Dönem 1
3 3 - -
Dersin Dili İngilizce
Dersin Koordinatörü Kerem Cankoçak
Dersin Amaçları 1-) Ölçümlerde belirsizlikleri, hataları saptamak, ortalama ve standart sapma hesaplarını yapmak 2-) Olasılık teorisini, Bayes teoremini, mod, varyans, hata aralığı kavramlarını öğrenmek
3-) Binom, Poisson, Gauss, X2 dağılımları gibi yaygın olasılık dağılımlarını incelemek
4-) Hata analizi yapabilmek, sistematik ve istatistiksel belirsizlikleri, hata yayılımını hesaplamak 5-) En küçük kareler metodunu, minimizasyon tekniklerini, parametre tahminleri yöntemlerini, olasılık testlerini, hipotez testlerini, Monte Carlo yöntemini öğrenmek
Dersin Tanımı Bu ders esas olarak ölçümdeki belirsizliği ileri düzeyde incelemek isteyen fizikçilere, diğer bilim insanlarına ve mühedislere yöneliktir. Olasılık terorilerine kısa bir giriş yaptıktan sonra derste hata analizine, hipotez testlerine ve frekantalist yaklaşım ile Bayescı yaklaşımların karşılaştırılmasına yoğunlaşılacaktır. Ayrıca veri simülasyon teknikleri de incelenecektir.
Dersin Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenci;
I. Ölçümlerde belirsizlikleri, hataları, ortalama ve standart sapmayı
II. Olasılık teorisini, dağılım fonksiyonlarınını, Bayes teoremini
III. Yaygın Olasılık dağılımlarını (binom, Poisson, Gauss, X2 dağılımları)
IV Hata analizi; sistematik ve istatistiksel belirsizlikler, hata yayılımı, özel hata fonksiyonları
V. En küçük kareler metodu, olasılık testleri, Veri simülasyon teknikleri; Monte Carlo yöntemi
VI. Parametre tahmini, minimizasyon yöntemi, Hipotez testleri: Student's "t" testi, X2 testi
VII. İstatistiksel testler ve hata yayılımı; istatistiksel ve sistematik belirsizlikler
VIII İleri düzeyde parametre tahminleri: En büyük benzerlik metodu IX. Bayes metodu ile Bayesci olmayan metodun karşılaştırmaları öğrenmiş olacaktır
Önkoşullar
Gereken Olanaklar Öğrencilerin dersi daha iyi öğrenmelerine yardım etmesi amacıyla dönem boyunca 7-8 tane haftalık ödev verilecek ve bunlar bir hafta sonra toplanacaktır.
Diğer
Ders Kitabı 1. Data Reduction and Error Analysis for the Physical Sciences, Philip Bevington, D. Keith Robinson, Mc Graw Hill, 2003
2. Dealing with Uncertainties A Guide to Error Analysis, Manfred Drosg, Springer 2009
3. Giulio D'Agostini,"Bayesian Reasoning in Data Analysis", World Scientific, 2003
4. Christian Walck, “Hand-Book on Statistical Distributions For Experimentalists”, SUF-PFY/96-01,2007
Diğer Referanslar
 
 
Dersler . Yardım . Hakkında
Ninova, İTÜ Bilgi İşlem Daire Başkanlığı ürünüdür. © 2022