Datenanalyse in Physik und Astronomie

Datenanalyse in Physik und Astronomie

Dozent

PD Dr. Markus Röllig

Inhalt

In der Vorlesung werden die Grundlagen der Datenanalyse sowie die Anwendung statistischer Methoden auf Daten aus der Astronomie und anderen Gebieten vorgestellt.
Der Kurs behandelt folgende Themen: Deskriptive Statistik, Fehler und Unsicherheiten, Fehlerfortpflanzung, Wahrscheinlichkeit, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, mathematische Statistik (induktive Statistik bzw. Inferenzstatistik), Datenglättung, Interpolationsverfahren, Regressionsanalyse, Multivariate Verfahren, Methode der kleinsten Quadrate, Korrelationsanalyse, Hypothesentests und Anpassungstests.

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Praktische Aspekte, wie Datenvisualisierung, Datenformate sowie die Arbeit mit realen Daten spielen eine besonders wichtige Rolle. Bei ausreichend Zeit werden zusätzliche Themen wie Bildbearbeitung, astronomische Datenreduktion und andere vorgestellt. Vorlesungsinhalte werden oft anhand realer, astronomischer Daten vorgestellt. Die Inhalte der Vorlesung sind aber auf alle wissenschaftlichen Gebiete anwendbar.

Raum und Uhrzeit

Raum: Phys 02.201a
Zeit: dienstags um 12:00 c.t.
Erste Vorlesung: Dienstag, 18.04.2017, 12:00 c.t.

Sollte die Vorlesung mit anderen Lehrveranstaltungen kollidieren, kann über eine Termin- u. Raumverlegung gesprochen werden.

Sprache

Vorlesungssprache ist deutsch und auf Anfrage englisch. (Lecture will be taught in English upon request.)

Das Vorlesungsskript wird in englisch bereit gestellt.

Lehrplan/Syllabus

Lehrplan/Syllabus

Dozent

PD Dr. Markus Röllig

Themen der einzelnen Vorlesungen

  • Introduction
  • Data Visualization
  • Descriptive Statistics
  • Probabilities
  • Probability Distributions
  • Hypothesis Tests
  • Hypothesis Tests for Categorical Variables
  • Correlation
  • Error Analysis
  • Regression
  • Data Modelling and Parameter Estimation
  • Interpolation and Smoothing
  • Feature Detection and Extraction

Leistungsnachweis

Vorlesung: Schein

Studienleistungen gemäß Studienordnung Physik, (un)benotet, durch abschließende Hausarbeit/Datenanalyse zu ausgewählten Themen

Literatur

Weiter Resourcen werden in der Vorlesung benannt.