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<p> </p>
<p>-------- Mensaje original --------</p>
<table border="0" cellspacing="0" cellpadding="0">
<tbody>
<tr><th align="right" valign="baseline" nowrap="nowrap">Asunto:</th>
<td>Curso Postgrado: Probabilidad y Estadística en Física Experimental</td>
</tr>
<tr><th align="right" valign="baseline" nowrap="nowrap">Fecha:</th>
<td>2016-02-05 15:39</td>
</tr>
<tr><th align="right" valign="baseline" nowrap="nowrap">Remitente:</th>
<td>dova@fisica.unlp.edu.ar</td>
</tr>
<tr><th align="right" valign="baseline" nowrap="nowrap">Destinatario:</th>
<td>secretaria del Dpto.de Física <secre2@fisica.unlp.edu.ar></td>
</tr>
<tr><th align="right" valign="baseline" nowrap="nowrap">Copia:</th>
<td>dova@fisica.unlp.edu.ar</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p> </p>
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<pre>Hola,
Podrían por favor difundir esta información?
Muchas gracias!
Saludos,
Tere
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CURSO POSTGRADO - Primer Semestre
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA EN FÍSICA EXPERIMENTAL
Profesor: María Teresa Dova
Incripción hasta el 7 de Marzo via email: <a href="mailto:dova@fisica.unlp.edu.ar">dova@fisica.unlp.edu.ar</a>
El curso es para alumnos graduados y presentará la teoría de probabilidad
y estadística en física experimental. Uno de los objetivos de este curso
consiste en proporcionar desde un punto de vista teórico el entendimiento
de los principios y de las hipótesis específicas involucradas en los
métodos aplicados cotidianamente, así como comprender el alcance de la
aplicabilidad y las limitaciones implícitas. Algunos de los temas del
curso son: Probabilidad, teoremas de Bayes para eventos discretos.
Propiedades de las distribuciones de variables al azar, caso de una
variable y de varias variables (matriz de covarianza). Se discutirán las
distribuciones cuyos modelos matemáticos se utilizan en situaciones de
física experimental (binomial, Poisson, exponencial). Especial atención se
dará a la distribución normal o gaussiana, por su rol crucial, teórico
(Teorema Central de Limite) y práctico (describiendo resultados de
mediciones). Si bien en la mayoría de los experimentos se parte de la
suposición de gran estadística, se abordará la diferencia entre
propiedades asintóticas y propiedades de muestras finitas. Se presentaran
diferentes situaciones que llevan a truncar la distribución de
probabilidad, convolución con la resolución del detector y corrección por
las ineficiencias en la determinación experimental. Pasando a la parte de
estadística se discutirán aspectos de la estimación de parámetros: Maximum
Likehood, Cuadrados Mínimos y Método de los Momentos. Significancia de un
test, construcción de estadísticos de prueba: discriminador de Fisher,
neural networks, etc. Se introducirán los conceptos de intervalos de
confianza y se discutirá la estimación de límites superior e inferior para
pdf discretas y continuas. Se describirán procedimientos para la
localización de mínimos en funciones de muchas variables, utilizados en
los métodos de estimación de parámetros.
PROGRAMA:
1. Probabilidad, Teorema de Bayes
2. Variables aleatorias y densidades de probabilidades
3. Catálogos de PDFs. Distribuciones de probabilidad especiales
4. Valores esperados, propagación de errores, matriz de covarianza
5. Estadísticos de prueba, conceptos generales, contrastación de hipótesis
6. Discriminador de Fisher, neural networks
7. Tests de “Goodness-of-fits”
8. Estimadores: Máximo likelihood
9. Métodos de cuadrados mínimos
10. Estimación de intervalos, establecimiento de límites
11. Aplicación de diferentes métodos de estimación de parámetros
12. Procedimientos de minimización
13. Funciones características
BIBLIOGRAFÍA:
1- Probability and Statistics in Experimental Physic , Byron P. Roe
2- Probability and Statistics in Particle Phyiscs, A:G: Frodesen, O.
Skjeggestad, H.Tofte
3- G. Cowan, Statistical Data Analysis, Clarendon Press, Oxford, 1998.
4- R.J.Barlow, A Guide to the Use of Statistical Methods in the Physical
Sciences, John Wiley, 1989;
5- W.T.Eadie et al., Statistical Methods in Experimental Physics,
North-Holland, 1971;
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