4020225205 Statistische Methoden der Datenanalyse
Digital- & Präsenz-basierter Kurs
- Unterrichtssprache
- DE
- Lern- und Qualifikationsziele
- - Allgemeine Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie
- Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Zufallsvariablen
- Statistische Hypothesentests und Signifikanz
- Parameterschaetzung und Konfidenzintervalle
- Entfaltung
- Statistische Klassification und Lernen
- Gliederung / Themen / 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 werden fortgeschrittenere Themen (wie maschinelles Lernen und Entfaltung) vorgestellt.
Neben den theoretischen Grundlagen lehrt der Kurs auch die Implementierung in computer codes basierend auf python oder C++.
- Zugeordnete Module
-
P25.1.c
- Umfang, Studienpunkte; Modulabschlussprüfung / Leistungsnachweis
- 3 SWS, 6 SP/ECTS (Arbeitsanteil im Modul für diese Lehrveranstaltung, nicht verbindlich)
Klausur oder mündliche Prüfung.
- Sonstiges
- Vorlesungsbeginn in der dritten Semesterwoche (31.10). Vorlesung und die Übung werden in Präsenz stattfinden. Der Kurs wird in Englischer Sprache gehalten.
- Ansprechpartner
- Marek Kowalski
- Moodle link:
- http://moodle.hu-berlin.de/course/view.php?id=117162