Prof. Federico Betti

Alma Mater Studiorum - Università di Bologna · Scienze · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Federico Betti

Glen Cowan, Statistical Data Analysis, Oxford Univ. Press, – Computer Science For High Energy Physics (Advanced Methods in Particle Physics, 2º anno · 1º semestre · 12 CFU)
Data mining, inference, and prediction – Computer Science For High Energy Physics (Advanced Methods in Particle Physics, 2º anno · 1º semestre · 12 CFU)
A Practical Guide to Statistical Methods, Wiley, 2013 – Computer Science For High Energy Physics (Advanced Methods in Particle Physics, 2º anno · 1º semestre · 12 CFU)
Frodesen – Probability and Statistics in Particle Physics – Computer Science For High Energy Physics (Advanced Methods in Particle Physics, 2º anno · 1º semestre · 12 CFU)
D'Agostini – Bayesian reasoning in data analysis – Computer Science For High Energy Physics (Advanced Methods in Particle Physics, 2º anno · 1º semestre · 12 CFU)

Materie del prof. Federico Betti

Computer Science For High Energy Physics Canale unico

Corso di laurea: Advanced Methods in Particle Physics · Laurea magistrale (LM-17) · 2º anno · 1º semestre · 12 CFU

Bologna · Scienze · 12 CFU · apri nel catalogo · Advanced Methods in Particle Physics · 2º anno · 1º semestre ›

Il docente indica 3 testi (5 libri tra cui scegliere)

Per il Modulo 1

Glen Cowan, Statistical Data Analysis, Oxford Univ. Press,Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Data mining, inference, and prediction Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

. Behnke et al., Data Analysis in High Energy Physics

Uno a scelta tra questi 3:

A Practical Guide to Statistical Methods, Wiley, 2013 Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Frodesen – Probability and Statistics in Particle Physics Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

D'Agostini – Bayesian reasoning in data analysis Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

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,…

Apri la scheda ufficiale ›

Aiutaci a tenerci aggiornati

Il prof ha indicato altri libri, pagine o modifiche? Scrivicelo.

Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Federico Betti per Computer Science For High Energy Physics?

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