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Contents |
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Part I (Probability + Monte Carlo techniques) |
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Part II (Statistics: parameter estimation) |
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Part III (Statistics: hypothesis testing, least squares method) |
Courtesy prof. A. Spagna
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Contents |
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Data file |
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README file |
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Presentation |
(directory: /home/ramello/statis)
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Funzione |
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Bibliografia per il corso (giugno 2000) |
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Notizie pratiche per svolgere gli esercizi, basate su FORTRAN/C e CERNLIB |
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Script per compilare ed eseguire un programma in FORTRAN con CERNLIB - versione LXPLUS - CERN (febbraio 2017) |
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Script UNIX per compilare ed eseguire un programma in C con CERNLIB - versione Digital Unix (gennaio 2003) |
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Script UNIX per compilare ed eseguire un programma in C con CERNLIB - versione Linux (gennaio 2003) |
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Semplice programma di generazione di numeri casuali secondo distribuzione uniforme o gaussiana. Legge un elenco di comandi da mc01.input e scrive i risultati su mc01.hrout (istogrammi in formato HBOOK) e su mc01.output (messaggi di controllo) |
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Legge due gruppi di dati (mudat0.dat e mudat2.dat) contenenti tempi di vita di muoni in unità di 0.1 microsecondi. Effettua due tipi di adattamento (fit) alla distribuzione dei tempi, il primo con una singola funzione esponenziale, il secondo con la somma di due funzioni esponenziali. Salva gli istogrammi in vitamu.hrout e i risultati del fit in vitamu.output |
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Effettua l'adattamento (fit) dei dati di vita media di muoni citati sopra mediante chiamate al pacchetto MINUIT. Legge i dati sotto forma di istogrammi (minu02.hrin = vitamu.hrout) e scrive i risultati su minu02.output |
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Dati letti dal programma minu02.for sotto forma di istogrammi (minu02.hrin = vitamu.hrout) |
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Dimostra come ottenere le curve di livello corrispondenti a 1 sigma, 2 sigma, 3 sigma nella correlazione tra due parametri, dopo un fit effettuato con MINUIT. |
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Manuale d'uso del pacchetto MINUIT |
(directory: /home/ramello/statis)
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Funzione |
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Generazione di 100 esperimenti, ciascuno consistente in 200 decadimenti di un sistema con vita media 1 s e deviazione standard 0.5 s; stima della vita media con il metodo della massima verosimiglianza in ogni esperimento; studio della distribuzione delle deviazioni tra le stime e il valore vero | |
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(directory: /home/ramello/statis)
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Funzione |
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n0 nuclei radioattivi vengono osservati per 300 secondi. La generazione di numeri casuali viene effettuata, a scelta, con la funzione "rand" oppure con la subroutine RANMAR della CERNLIB. Il numero N(t) di nuclei sopravvissuti in funzione del tempo t viene salvato in una ntupla nel file decrad1.hbook |
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Function |
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Defining and using $ROOTSYS | |
C++ code for the ML fit to an exponential function | |
Makefile to compile and build the C++ program | |
Input data file | |
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(sviluppati dal Prof. Massimo MASERA)
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Funzione |
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n0 nuclei radioattivi vengono osservati per 300 secondi. Si dovrebbe vedere un'esponenziale. Il risultato è salvato in decay.root |
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Visualizza il risultato di decay.C |
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Si simulano molti esperimenti del tipo descritto in decay.C e si vede come si disttribuisce il numero di nuclei che decadono. Viene fatto il confronto con la distribuzione poissoniana e con la binomiale. Il risultato è salvato in poisson.root |
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Visualizza il risultato di poisson.C |
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Implementa l'estrazione di numeri casuali secondo una funzione assegnata con metodo di reiezione, di inversione e con il metodo nativo di ROOT (inversione numerica). Va inclusa nella sessione di root con il comando .L MyRandom.cxx. |
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Usa la classe MyRandom.cxx per effettuare la generazione di numeri casuali. Salva i risultati in testrand.root |
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Visualizza i risultati di testrand.C |
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Funzione |
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Random number extraction. |
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Polynomial Least Squares fits. |
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Confidence intervals. |
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Trimmed mean and standard deviation, outliers. |
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Multilinear regression. |
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Misleading and weak evidence, from Blume (2002). |
aggiornamento/update: Feb. 2017