Diferencia entre revisiones de «Programa del curso ''Incertezas en la medición''»

De Física Experimental IB
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(Episodio I: ¿Qué significa hacer un ajuste ?)
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* Ajuste de una curva de datos $x,y$
 
* Ajuste de una curva de datos $x,y$
 
* Ruido gaussiano y prior uniforme: cuadrados mínimos
 
* Ruido gaussiano y prior uniforme: cuadrados mínimos
* [[Media:EXP1_Ajustes.zip| Episodio I ]]: Ajustes
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* [[Media:EXP1_Ajustes.zip| APUNTE Episodio I: Ajustes]]
  
 
=== Episodio II: Haciendo el ajuste por una recta[[#Episodio-II:-Haciendo-el-ajuste-por-una-recta|]] ===
 
=== Episodio II: Haciendo el ajuste por una recta[[#Episodio-II:-Haciendo-el-ajuste-por-una-recta|]] ===

Revisión del 09:47 31 ago 2016

Presentación

  • ¿por qué interesan las probabilidades en un curso de Física Experimental?

Episodio I: ¿Qué significa hacer un ajuste ?

  • Ajuste de parámetros
  • Ejemplo de la moneda
  • Ajuste de una curva de datos $x,y$
  • Ruido gaussiano y prior uniforme: cuadrados mínimos
  • APUNTE Episodio I: Ajustes

Episodio II: Haciendo el ajuste por una recta[[#Episodio-II:-Haciendo-el-ajuste-por-una-recta|]]

  • ¿Cómo se ve la función $\chi^2(a,b)$?
  • Mínimo de $\chi^2(a,b)$ por fuerza bruta
  • Mínimo de $\chi^2(a,b)$ usando funciones de librería
  • Mínimo de $\chi^2(a,b)$ por el metódo clásico
  • Dispersión de $a$ y $b$
  • Comparación con ajustes hechos a mano y ojo
  • Episodio II : Ajuste de rectas

Episodio III: Comparación de modelos[[#Episodio-III:-Comparación-de-modelos|]]

  • Cálculo bayesiano y factor de Occam
  • Ajuste polinómico de datos del calentamiento global
    • Priors
    • Integral
    • Aprendizajes
  • Episodio III: Comparación de modelos

Episodio IV: Distribuciones famosas[[#Episodio-IV:-Distribuciones-famosas|]]

  • Normal (gaussiana)
    • contexto de aplicación
    • percentiles
    • como límite de lanzamiento de monedas
    • estimación de parámetros
  • Poisson
    • contexto de aplicación
    • estimación de parámetros
  • Exponencial
    • contexto de aplicación
    • estimación de parámetros
  • Normal multivariada
    • contexto de aplicación
    • matriz de correlación
    • aproximación del Hessiano
  • Episodio IV : Distribuciones

Episodio V: Propagación de errores[[#Episodio-V:-Propagación-de-errores|]]