Objetivo:

O objetivo desta disciplina é apresentar o estudante de pós-graduação em física a conceitos mais avançados dos métodos estatísticos necessários à análise de dados e interpretação de resultados experimentais.

Ementa:

Revisão de conceitos gerais em teoria de probabilidade e estatística. Convergência, Teorema Central do Limite e lei dos grandes números. Funções de probabilidade, cumulativa, geratriz e característica. Revisão dos métodos de ajuste de parâmetros; covariância e correlação entre grandezas, funções densidade de probabilidade das estimativas. Teoria da Probabilidade e fundamentação dos métodos de inferência estatística; intervalos de confiança paramétricos e não paramétricos. Os métodos da Máxima Verossimilhança e dos Mínimos Quadrados, propriedades desses métodos e limites de aplicabilidade. Método matricial de ajuste de funções (lineares ou não) com dados correlacionados; inclusão de vínculos lineares entre os parâmetros; testes de hipótese; qualidade de ajustes. Teoria de decisão e abordagem bayesiana à probabilidade. Métodos de Monte-Carlo. Ferramentas computacionais de análise.

Avaliação:

Atividades de aplicação e seminários

Bibliografia Básica:

1. Frederick James, Statistical Methods in Experimental Physics, 2nd Edition, World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2006
2. Otaviano Helene, Método do Mínimos Quadrados com formalismo matricial, 1^a edição, Editora Livraria da Física, São Paulo, 2006

Bibliografia Complementar:

1. Vito R. Vanin, Philippe Gouffon e Otaviano Helene, Análise estatística de Medidas em Ciências Exatas, Notas de Aula, 2017
2. George E. P. Box, J. Stuart Hunter, Willian G. Hunter, Statistics For Experimenters: Design, Innovation and Discovery, 2nd Edition, John Wiley and Sons, Inc., New Jersey, 2005
3. Gerhard Bohm, Günter Zech, Introduction to Statistics and Data Analysis for Physicists, Verlag Deutsches Elektronen-Synchrotron, Hamburg, 2010
4. José Henrique Vuolo,Fundamentos da Teoria dos Erros, 2^a edição, Editora Edgar Blücher, São Paulo, 1996