Статистический анализ данных

Курс лекций

Author

Дмитрий В. Наумов

Курс лекций

Статистический анализ данных

Практический курс для физики высоких энергий, астрофизики и анализа экспериментальных данных. Материалы добавляются по мере готовности.

00 Мотивация и обзор курса

Зачем физику статистика и какие вопросы решает курс.

01 Случайные величины, распределения, моменты

Вероятности, плотности, кумулятивная функция распределения и моменты.

02 Характеристические функции и суммы случайных величин

Преобразование Фурье распределения, свёртки, независимые суммы, моменты, кумулянты и мост к ЦПТ.

03 Центральная предельная теорема и нормальное распределение

Почему возникает гаусс, как читать квантили и как проверять совместимость измерений.

04 Когда гаусс не возникает

Границы применимости ЦПТ: тяжёлые хвосты, корреляции, смеси распределений, пороги и малые счёты.

05 Распространение ошибок

Линейное распространение ошибок, нелинейные функции, оценки среднего, дисперсии и стандартного отклонения, ковариации.

06 Двумерный гаусс

Ковариационная матрица как геометрия распределения, корреляция, двумерный гаусс, эллипсы, контуры и практические применения.

07 Метод Монте-Карло и псевдоэксперименты

Генерация распределений, численное интегрирование, псевдоэксперименты, распространение неопределённостей и моделирование детектора.

08 Правдоподобие и оценки максимального правдоподобия

Функция правдоподобия, логарифм правдоподобия, ММП и первые примеры оценивания параметров.

09 Свойства оценок, профильное правдоподобие и примеры анализа данных

Смещение, дисперсия, информация Фишера, форма правдоподобия, профилирование, несколько параметров и практическая диагностика подгонки.

10 Метод наименьших квадратов и линейная подгонка

Связь МНК с гауссовым правдоподобием, линейная модель, нормальные уравнения, ковариации параметров, остатки и выбросы.

11 χ²-интервалы, систематики и практический рецепт МНК

Общий матричный случай, интервалы из формы χ², систематические неопределённости, нормировка, парадокс Д’Агостини и практический рецепт анализа.

12 Качество согласия и статистическая значимость

Остатки, распределение χ², число степеней свободы, p-значение, перевод в Z и калибровка статистики псевдоэкспериментами.