Úlohou studenta je seznámit se jak se statistickou analýzou založenou na Bayesově větě, tak i s běžnější fitovací procedurou, v kontextu jejich aplikace ve fyzice vysokých energií. Následně má za úkol zkonstruovat cvičný model, s cílem simulovat extrakci modelových parametrů z experimentálních dat v obou přístupech.
Seznam odborné literatury
G.D'Agostini, Bayesian reasoning in high-energy physics: Principles and applications, CERN-YELLOW-99-03
Předběžná náplň práce
I když je využití Bayesovy věty ve statistice zavedená věc, používá se ve fyzice vysokých energií relativně zřídka. Umožňuje přitom přímočaré zohlednění netriviálních předpokladů, které mohou výsledek zásadním způsobem ovlivnit. Ovládat tuto techniku proto může být velmi užitečné a představuje komparativní výhodu v tomto, ale i jiných oborech.
Předběžná náplň práce v anglickém jazyce
Even though the employment of Bayes’ theorem in statistics is long established, it‘s used in high energy physics relatively rarely. It enables, however, a straightforward implementation of nontrivial assumptions, which can influence the outcome in a fundamental way. Mastering this technique can be thus very useful and represents a comparative advantage in this field, but in others as well.
