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Computer Science For High Energy Physics – prof. Federico Betti

Advanced Methods in Particle Physics · Alma Mater Studiorum - Università di Bologna · 2º anno · 1º semestre · 12 CFU · canale unico

Libri del canale

Computer Science For High Energy Physics 12 CFU

FBProf. Federico Betti Canale unico

Per il Modulo 1

Glen Cowan, Statistical Data Analysis, Oxford Univ. Press,Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
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Data mining, inference, and predictionVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
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. Behnke et al., Data Analysis in High Energy Physics

Uno a scelta tra questi 3:

A Practical Guide to Statistical Methods, Wiley, 2013Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
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Frodesen – Probability and Statistics in Particle PhysicsVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
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D'Agostini – Bayesian reasoning in data analysisVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Modulo 1 Concetti di Probabilità Definizioni: assiomatica, combinatoria, frequentista e soggettivista Probabilità condizionata Indipendenza statistica Teorema di Bayes Variabili Aleatorie e Distribuzioni Funzione densità/massa di probabilità, funzione cumulata di probabilità Distribuzioni multivariate Esempi di distribuzioni: binomiale, multinomiale, Poisson, esponenziale, normale, normale multivariata,…

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Testi d'esame di Computer Science For High Energy Physics del prof. Federico Betti, canale unico, corso di laurea in Advanced Methods in Particle Physics (Laurea magistrale (LM-17)), Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2º anno · 1º semestre · 12 CFU, a.a. 2026/2027. Libri adottati: Glen Cowan, Statistical Data Analysis, Oxford Univ. Press,; Data mining, inference, and prediction; A Practical Guide to Statistical Methods, Wiley, 2013; Frodesen – Probability and Statistics in Particle Physics; D'Agostini – Bayesian reasoning in data analysis.

Vedi anche: Prof. Federico Betti · Computer Science For High Energy Physics a Bologna (tutti i canali)