FS3-01 Tecniche di analisi dati - Data Analysis Techniques

Il corso si svolge ogni anno durante circa 3 settimane comprese nel periodo febbraio-aprile, le date vengono indicate sul sito del Dottorato.

The course is given each year in a 3-week period between february and april, dates are posted on the Graduate School web site.

• Programma del corso in italiano
• Course program in english

Programma del corso

"Tecniche di Analisi Dati" - Prof. L. Ramello - Università del Piemonte Orientale

Il corso prevede circa 20 ore di lezione in aula (2-4 ore per giorno) intercalate con esercitazioni al calcolatore svolte autonomamente dai dottorandi. Alla fine del corso verrà concordata con ciascun partecipante una esercitazione "personalizzata" legata agli specifici interessi di ricerca, che potrà essere svolta nelle settimane seguenti e dovrà essere oggetto di una relazione scritta.

• Metodi Monte Carlo
  • Generazione di numeri casuali
  • Esempi di simulazione di semplici fenomeni fisici
• Metodi statistici
  • Metodo di Massima Verosimiglianza
  • Stima di parametri (fit) con Chi² e Massima Verosimiglianza
  • Test di ipotesi

Per le esercitazioni si prevede di usare le routines della libreria CERN (accessibili da programmi in FORTRAN / C / C++, di cui viene fornito un esempio base), tra cui il programma di minimizzazione MINUIT, e i pacchetti PAW e/o ROOT per la visualizzazione dei risultati. In alternativa e' possibile ricorrere direttamente agli algoritmi descritti nel libro "Numerical Recipes in FORTRAN / Numerical Recipes in C (2nd edition, 1992)" o ad altre librerie di algoritmi.

Course Program

"Data Analysis Techniques" - Prof. L. Ramello - University of Eastern Piedmont

The course includes about 20 hours of classes (2-4 hours per day), with numerical applications performed autonomously by the students in between classes. At the end, each student will develop a small project linked to his specific field of research, producing a written report.

• Monte Carlo methods
  • Random number generation
  • Examples about simulation of simple physical phenomena
• Statistical methods
  • Maximum Likelihood (M.L.) method
  • Parameter evaluation (fit) by the Chi² and the M.L. methods
  • Hypothesis testing

For the numerical applications it is foreseen to use mathematical and statistical routines of the CERN Program Library, which are accessible from programs written in FORTRAN / C / C++ (a simple template will be provided), including the minimization program MINUIT. The PAW and/or ROOT packages may be used to present results of simulations and of statistical analysis. In alternative to the CERN Program Library, it is possible to use the algorithms described in the book "Numerical Recipes in FORTRAN / Numerical Recipes in C (2nd edition, 1992)" or other libraries of algorithms .

Versione/Update 18.01.2010