Analiza danych statystycznych

Opinie czytelników

Książka jest wysoko ceniona za jasną i zwięzłą prezentację analizy statystycznej, szczególnie dla osób zajmujących się analizą danych, inżynierią i fizyką. Zapewnia dogłębne zrozumienie różnych metod statystycznych z praktycznymi zastosowaniami, zwłaszcza w fizyce wysokich energii. Niektórzy recenzenci zauważyli jednak problemy z dogłębnością niektórych tematów, ograniczoną liczbą przykładów spoza fizyki cząstek elementarnych oraz problemy z literówkami w wersji e-booka.

⬤ Przejrzyste i zwięzłe wprowadzenie do analizy statystycznej.
⬤ Doskonała do analizy danych, szczególnie w fizyce eksperymentalnej.
⬤ Wyczerpujące omówienie przedziałów ufności i unikalne rozdziały poświęcone rzadziej omawianym tematom, takim jak rozkładanie.
⬤ Przystępna dla czytelników bez silnego zaplecza matematycznego.
⬤ Dobre przykłady, szczególnie z fizyki cząstek elementarnych.

⬤ Rozdział poświęcony testom statystycznym mógłby być bardziej szczegółowy.
⬤ Ograniczona liczba przykładów spoza fizyki cząstek elementarnych.
⬤ Wersja e-book ma znaczące literówki i problemy z jakością.
⬤ Wymagania wstępne w zakresie analizy matematycznej wymagane do pełnego zrozumienia.
⬤ Niektórzy użytkownicy uznali ją za drogą.

(na podstawie 18 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Statistical Data Analysis

Zawartość książki:

Niniejsza książka jest przewodnikiem po praktycznym zastosowaniu statystyki do analizy danych w naukach fizycznych.

Jest ona skierowana przede wszystkim do studentów i profesjonalistów, którzy muszą wyciągać ilościowe wnioski z danych eksperymentalnych. Chociaż większość przykładów pochodzi z fizyki cząstek elementarnych, materiał jest przedstawiony w wystarczająco ogólny sposób, aby był przydatny dla osób z większości gałęzi nauk fizycznych.

Pierwsza część książki opisuje podstawowe narzędzia analizy danych: koncepcje prawdopodobieństwa i zmiennych losowych, techniki Monte Carlo, testy statystyczne i metody estymacji parametrów. Ostatnie trzy rozdziały rozwijają bardziej zaawansowane koncepcje statystyczne, koncentrując się na estymacji przedziałowej, funkcjach charakterystycznych i korygowaniu rozkładów pod kątem skutków błędów pomiarowych (unfolding).