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De Física Experimental IB
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Experimental I - Stats 2016

1. Cronograma de clases

  1. 27/07 Mi 10:30-12:30 (2)
  2. 27/07 Mi 16:30-18:00 (1.5)
  3. 03/08 Mi 11:30-12:30 (1) --> Primera parada 4.5 h
  4. 17/08 Mi 10:30-12:30 (2)
  5. 24/08 Mi 10:30-12:30 (2)
  6. 31/08 Mi 11:30-12:30 (1)

[[Image:./cronograma2016.png|frame|none]]

Total 9.5 horas

2. Temas indispensables

  • Discusión de los errores en una medición
  • Distribuciones y estadísticas
  • Propagación de errores
  • Error del promedio (caída libre)
  • Cuadrados mínimos
  • Correlación e independencia

3. Data de la Materia

ver mail de Gladys

  • Wiki

    [Mariano](berissom::1900laplata)
    [Willy](willy::s3s4m0)
  • Gmail de la Materia
    experimental.uno@gmail.com::institutB

  • Wiki Curso Estadística

  • Clases Meyer
    • [[./Clase1a.pdf|clase 1]]
    • [[./Clase2.pdf|clase 2]]
    • [[./Clase3.pdf|clase 3]]
    • [[./Clase4.pdf|clase 4]]
    • [[./Resumen_Incertezas.pdf|Apunte Julio]]

4. Ideario

En la primer parada tiene que estar: * Discusión general * Distribuciones * Propagación * Error del promedio

En la segunda tanda * remache * Poisson y Gauss * cuadrados mínimos * Estimadores * correlación, independencia, multivariadas

Clase X1

  • El proceso de medición como una operación que define la variable
  • Ejemplo de medición de longitud y discusión:
    • instrumento - error de apreciación
    • error de calibración
    • error estadístico
    • error del modelo
    • errores sistemáticos
    • outliers
  • Circulo de medición - teoría - experimentación
  • Edad de la cátedra
    • descripción
    • gráficos de densidades de probabilidad
    • probabilidades cumulativas
    • histogramas - densidad de probabilidades - kernels
  • Descripciones estadísticas
    • momentos
    • localización: media, moda y mediana - multimodales
    • ancho (escala) varianza, desviación estándar
    • simetría skewness
    • kurtosis
    • reporte de incertezas
      • cifras significativas
  • Colección de ejemplos
  • Checklist
  • Problema para el hogar
  • Howto en distintos softwares
    • Excel
    • Origin
    • Gnuplot
    • Jupyter - Python
    • ...

Partición

  • Primera : Discusiones generales y llegar al final.
  • Segunda: Formalización.
  • Tercera : Propagación. Monte Carlo.

Bibliografía

  • Bayesian Logical Data Analysis for the Physical Sciences
    Phil Gregory. Cambridge University Press (2005).
    [[./Phil_Gregory-Bayesian_Logical_Data_Analysis.pdf|PDF]]
  • Mecánica Elemental
    Juan G. Roederer. Eudeba (1963).