SubjectsSubjects(version: 945)
Course, academic year 2023/2024
   Login via CAS
Introduction to practical physics - NAFY003
Title: Úvod do praktické fyziky
Guaranteed by: Department of Condensed Matter Physics (32-KFKL)
Faculty: Faculty of Mathematics and Physics
Actual: from 2023
Semester: winter
E-Credits: 2
Hours per week, examination: winter s.:0/2, C [HT]
Capacity: unlimited
Min. number of students: unlimited
4EU+: no
Virtual mobility / capacity: no
State of the course: taught
Language: Czech
Teaching methods: full-time
Teaching methods: full-time
Note: enabled for web enrollment
Guarantor: prof. Mgr. Jakub Čížek, Ph.D.
doc. RNDr. Vojtěch Chlan, Ph.D.
Annotation - Czech
Last update: T_KFES (22.04.2009)
Úvod do zpracování experimentálních dat, jejich statického vyhodnocení, modelování a odhadu neurčitostí. Důraz je kladen na praktické aplikace statistických metod při vyhodnocení dat získaných při fyzikálních měřeních. Chyby měření, základní pojmy matematické statistiky, rozdělení důležitá v praktické fyzice a jejich vlastnosti. Odhady parametrů rozdělení. Metoda nejmenších čtverců, lineární a nelineární regrese. Testování hypotéz
Course completion requirements -
Last update: prof. Mgr. Jakub Čížek, Ph.D. (10.06.2019)

Credit will be given for successful passing of control test.

Literature -
Last update: prof. Mgr. Jakub Čížek, Ph.D. (10.06.2019)

1. Cowan G.: Statistical Data Analysis, Claredon Press, Oxford 1998.

2. W.T. Eadie et al.: Statistical Methods in Experimental Physics, North Holland, Amsterdam 1971

3. Jaynes E.T.: Probability Theory the Logic of Science, Cambridge University Press, Cambridge 2003

4. Barlow R.J.: Statistics. A Guide to the Use of Statistical Methods in the Physical Sciences, John Wiley & Sons, Chichester 1989

6. Johnson N.L., Leone F.C.: Statistics and Experimental Designs, John Wiley & Sons, New York 1964

7. Meloun M., Militký J.: Statistická analýza a zpracování experimentálních dat, Academia 2004

Teaching methods -
Last update: prof. Mgr. Jakub Čížek, Ph.D. (10.06.2019)

seminar

Syllabus -
Last update: prof. Mgr. Jakub Čížek, Ph.D. (10.06.2019)
1. Measuring errors
  • basic classification, random error, systematical error, illegal error
  • sources and character of errors at various methods of measurements
  • estimation of the method and instrumental error, acuracy rating
  • logging of experimental results
  • estimation of the maximal error of indirect measurements, basic operations with random variables

2. Basic of mathematical statistics

  • random event, random value, probability
  • probability distribution
  • mean value, moments of the random quantity
  • probability distribution of several random quantities, correlation
  • central statistical theorem

3. Maximum likelihood axiom

  • estimation of the statistical distribution parameters
  • mean value, standard error
  • deviated estimation
  • propagation of erroers, measuring instrument error

4. Method of least squares

  • fit to a straight line
  • fit to an arbitrary Function

5. Practicall giudes for the data treatment

  • drawing of figures
  • numerical methods, splines
  • estimation of fit parameters error

 
Charles University | Information system of Charles University | http://www.cuni.cz/UKEN-329.html