Obiettivi Formativi

Rappresentazione e analisi statistica dei dati sperimentali, modellizzazione, interpretazione. Scrittura di codici di simulazione per la produzione di dati.

Learning Goals

Representation and statistical analysis of experimental data, modelling, interpretation. Writening of simulation codes for data production.

Metodi didattici

Lezioni frontali in laboratorio ed esercitazioni pratiche al pc

Teaching Methods

Frontal lessons in Laboratory and practical exercises with PC

Prerequisiti

Corsi di laboratorio di Fisica sperimentale, fondamenti di programmazione orientata agli oggetti.

Prerequisites

Laboratory course of experimental physics, fundaments of object oriented programming.

Verifiche dell'apprendimento

Prova pratica che consiste nella scrittura di programmi per l'analisi dei dati, discussione orale della prova svolta.

Assessment

Practical exam consisting in the writening of codes for the data analysis, and oral discussion of the test carried out.

Programma del Corso

Concetto di probabilità, prove ripetute, calcolo combinatorio, teorema di Bayes, rappresentazione dei fenomeni aleatori, principali distribuzioni statistiche, statistica di base, intervalli di confidenza. Il metodo MonteCarlo, generazione di variabili aleatorie discrete e continue, Simulazione di processi stocastici. Rappresentazione dei dati, modellizzazione, riconoscimento di segnale e fondo, tecniche di sottrazione del fondo, scrittura di generatori di eventi, tecniche di smearing e smoothing. Computazione di istogrammi monodimensionali e multidimensionali, algebra degli istogrammi, interpolazione, stima di un fondo con la tecnica del fit alle bande.

Course Syllabus

Concept of probability, repeated tests, combinatorial calculus, Bayes theorem, representation of random phenomena, main statistical distributions, basic statistics, confidence intervals. The Monte Carlo method, generation of discrete and continuous random variables, simulation of stochastic processes. Data representation, modeling, signal and background recognition, background subtraction techniques, event generator writing, smearing and smoothing techniques. Computation of one-dimensional and multidimensional histograms, histogram algebra, interpolation, estimation of a background with the side-band fit technique.