Analisi statistica dei dati

Recensioni dei lettori

Il libro è molto apprezzato per la sua presentazione chiara e concisa dell'analisi statistica, in particolare per chi si occupa di analisi dei dati, ingegneria e fisica. Fornisce una comprensione approfondita di vari metodi statistici con applicazioni pratiche, soprattutto nella fisica delle alte energie. Tuttavia, alcuni recensori hanno rilevato problemi con la profondità di alcuni argomenti, esempi limitati al di fuori della fisica delle particelle e problemi con i refusi della versione e-book.

⬤ Introduzione chiara e concisa all'analisi statistica.
⬤ Eccellente per l'analisi dei dati, in particolare nella fisica sperimentale.
⬤ Copertura completa degli intervalli di confidenza e capitoli unici su argomenti meno comunemente trattati come l'unfolding.
⬤ Accessibile per i lettori senza una forte preparazione matematica.
⬤ Buoni esempi forniti, in particolare dalla fisica delle particelle.

⬤ Il capitolo sui test statistici potrebbe essere più dettagliato.
⬤ Numero limitato di esempi al di fuori della fisica delle particelle.
⬤ La versione e-book presenta notevoli errori di battitura e problemi di qualità.
⬤ Per una piena comprensione sono necessari prerequisiti di analisi matematica.
⬤ Alcuni utenti lo hanno trovato costoso.

(basato su 18 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Statistical Data Analysis

Contenuto del libro:

Questo libro è una guida all'applicazione pratica della statistica all'analisi dei dati nelle scienze fisiche.

Si rivolge principalmente a studenti e professionisti che devono trarre conclusioni quantitative da dati sperimentali. Sebbene la maggior parte degli esempi sia tratta dalla fisica delle particelle, il materiale è presentato in modo sufficientemente generale da essere utile a persone provenienti dalla maggior parte delle scienze fisiche.

La prima parte del libro descrive gli strumenti di base dell'analisi dei dati: concetti di probabilità e variabili casuali, tecniche Monte Carlo, test statistici e metodi di stima dei parametri. Gli ultimi tre capitoli sviluppano idee statistiche più avanzate, concentrandosi sulla stima degli intervalli, sulle funzioni caratteristiche e sulla correzione delle distribuzioni per gli effetti degli errori di misura (unfolding).