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Prof. Dr. Martin Erdmann / Prof. Dr. Thomas Hebbeker / Prof. Dr. Alexander Schmidt

Statistische Methoden in der Experimentalphysik

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Statistische Methoden in der Experimentalphysik 

In der Physik haben Datenanalysen zentrale Bedeutung für die Bewertung von experimentellen Resultaten. Dieses Lehrbuch startet mit den elementaren Konzepten der Statistik, zeigt die wichtigsten Wahrscheinlichkeitsverteilungen und erklärt die Datenanalysemethoden für Experimente der Laborpraktika. Darüber hinaus werden Konzepte moderner wissenschaftlicher Datenanalysen von der Computer-Simulation bis zur Klassifizierung mit neuronalen Netzwerken vorgestellt. 

 



Statistische Methoden in der Experimentalphysik

für Studierende im Bachelorstudium der Physik

 

In der Physik haben Datenanalysen zentrale Bedeutung für dieBewertung von experimentellen Resultaten. Leitfaden für Datenanalysen ist der Wahrscheinlichkeitsbegriff aus dem Fachgebiet der Statistik, mit dem die wichtigen Fragen für Laborpraktika im Bachelorstudium beantwortet werden: Warum streuen die Messwerte der Experimente und treffen nicht direkt die gesuchte Naturkonstante? Wie können wir trotz streuender Messwerte eine sichere Schätzung einer Naturkonstante erreichen? Wie ermitteln wir statistische und systematische Unsicherheiten eines Experiments und wie genau ist das MessergebnisStimmt das Ergebnis mit theoretischen Vorhersagen überein? Dieses Lehrbuch startet mit den elementaren Konzepten der Statistik, zeigt die wichtigsten Wahrscheinlichkeitsverteilungen und erklärt die Datenanalysemethoden für Experimente der Laborpraktika. In allen Lerneinheiten stellen wir kleine Text- und Programmieraufgaben zur Verfügung, mit denen Studierende ihr aktuelles Verständnis eigenständig testen können. Darüber hinaus zeigen wir Konzepte moderner wissenschaftlicherDatenanalysen von der Computer-Simulation bis zurKlassifizierung mit neuronalen Netzwerken. Die neun Kapitel des Lehrbuchs umfassen die Themen: Messwert und Messgenauigkeit, Wahrscheinlichkeit, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Kombination von Zufallsvariablen, Messfehler und Fehlerfortpflanzung, Parameterschatzung aus Messdaten, Statistische Testverfahren, Klassifizierung, Systematische Fehler.

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In der Zip enthalten ist der Python-Quellcode zu den Beispielen. Diese sind nach Kapiteln sortiert. Viel Freude beim Experimentieren.