Statistische Datenanalyse für Physiker

Das Buch stellt wichtige statistische Modelle und Methoden vor, die Physiker im Labor, bei der Erstellung von Abschlussarbeiten oder Dissertationen sowie in der Praxis benötigen. Es enthält viele Beispiele und Anwendungen und ist daher sowohl für Bachelor- als auch DoktorandInnen geeignet.

Statistische Datenanalyse ist heute ein unverzichtbares Instrument in der physikalischen Forschung, vor allem weil Experimente immer komplexer und die Mengen an gesammelten Daten immer größer werden. Um diesen Herausforderungen gerecht zu werden, brauchen Physiker ein solides Verständnis statistischer Modelle und Methoden.

Das Buch beginnt mit einer grundlegenden Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und stellt dann die gängigsten statistischen Methoden und Verfahren zur Datenanalyse vor, wie zum Beispiel das Likelihood-Konzept, die Methode der kleinsten Quadrate, die Fehlerrechnung sowie Parameter-Schätzungen und Hypothesen- und Gütetests. Auch komplexere Verfahren wie Monte-Carlo-Simulation und Bootstrap-Verfahren werden erklärt.

Besonders wichtig ist es dem Autor, den LeserInnen ein intuitives Verständnis der statistischen Grundlagen zu vermitteln. Dafür verwendet er viele Beispiele und Abbildungen. Das macht das Buch auch für Personen interessant, die in anderen Naturwissenschaften tätig sind und sich mit statistischer Datenanalyse beschäftigen möchten.