Inhalte
Statistische Methoden zur Analyse von Daten in der Elementarteilchenphysik und Astrophysik werden aufgezeigt.
Diese
Methoden sind notwendig um Messergebnisse zu interpretieren und mit der
Theorie vergleichen zu können. Ferner gibt der Kurs eine Einführung in
die Methoden des maschinellen Lernens (neuronale Netze, boosted
decision trees) und wie sie bei Datenanalysen verwendet werden.
Lern- und Qualifikationsziele
- Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- Statistische Hypothesentests und Signifikanz
- Parameterschaetzung und Konfidenzintervalle
- Entfaltung
- Statistische Klassification und Lernen
Neben den theoretischen Grundlagen lehrt der Kurs auch die Implementierung in computer codes basierend auf python.
Der Kurs besteht aus 2SWS Vorlesung und 1SWS Übung. Wenn Sie an diesem Kurs teilnehmen möchten, melden Sie sich bitte vorab
per E-Mail, um den Einschreibeschlüssel für diesen Moodle-Kurs zu
erhalten: judith.katzy@desy.de
- Kursverantwortliche/r: PD Dr. Judith Katzy