Konzepte moderner Statistik und Data Analytics in der Teilchenphysik

Worum geht's

Du lernst grundlegende statistische Konzepte und deren Anwendung in der Datenanalyse der Teilchenphysik. Aufbauend auf Wahrscheinlichkeitsprinzipien und Entropiemaximierung werden Methoden wie Parameterschätzung, Korrekturverfahren (z. B. Unfolding) und das Bestimmen von Grenzwerten (Limits) vermittelt und an Beispielen angewendet.

Was du danach kannst

• Einordnen und kritisch bewerten statistischer Methoden in der Teilchenphysik
• Parameterbestimmung aus Messdaten mit Modellen
• Anwenden von Korrekturverfahren für experimentelle Effekte (z. B. Unfolding)
• Ermitteln von Grenzen (Limits) für nicht direkt bestimmbare Parameter
• Erwerb praktischer Kompetenzen für Datenauswertung, vorwiegend mit Python

Aus was das Modul besteht

• VorlesungVermittlung der Grundlagen und Methoden, aktive und kritische Mitarbeit erwünscht
• ÜbungenPapier‑und‑Bleistift Aufgaben zur Vertiefung und praktische, computerbasierte Aufgaben (vorwiegend Python)

Lehrmethode

• Vorträgezur Einführung der Konzepte und zur Diskussion; aktive studentische Mitarbeit ist erwünscht
• Übungsaufgaben (schriftlich und computerbasiert)zum Aneignen und Vertiefen der Konzepte sowie zur praktischen Anwendung