Programma

Il programma (molto) indicativo è quello del dottorato di Fisica a Roma, vedi ad esempio
• qui.
• Per ulteriori indicazioni vedi i corsi degli anni precedenti (ad es http://www.roma1.infn.it/~dagos/dott-prob_25/ per il 25.mo ciclo), in particolare il 22.mo Ciclo, particolarmente ricco di dettagli.

Note, link e appunti

1. Primo incontro (15-16 aprile, circa 7 ore accademiche)

• Lucidi della lezione di venerdì: pg110415.pdf
• Per ulteriori dettagli e referenze sugli argomenti trattati, vedi lezioni dottorato di Roma 2007, in particolare:
  • Lezione 1;
  • Lezione 2;
  • Lezione 3;
  • Lezione 4;
  • Lezione 12.
• Per la rassegna critica sull'uso della "statistica" in fisica, si consiglia di cominciare dall'articolo Bayesian reasoning Vs conventional statistics in HEP.
• Sulla “particella misteriosa” di CDF:
  • Articolo arXiv:1104.0699v1
  • Fermilab Today
    [ “This means that there is less than a 1 in 1375 chance that the effect is mimicked by a statistical fluctuation”]
  • Press conference (!!)
  • New York Times
    [ “The experimenters estimate that there is a less than a quarter of 1 percent chance their bump is a statistical fluctuation”]
  • Discovery News
    [ “This result has a 99.7 percent chance of being correct (and a 0.3 percent chance of being wrong)”]
  • Guardian (blob di Jon Butterworth), particolarmente interessante:
    • “The paper quotes a one-in-ten-thousand (0.0001) chance that this bump is a fluke”,
    • ma anche affermazioni assolutamente condivisibili:
      1. “My money is on the false alarm at the moment”
      2. “... but I would be very happy to lose it. ”
      3. “... And I reserve the right to change my mind rapidly as more data come in”
  • ovviamente sulla rete si può trovare molto di più sull'argomento, ... anche in turco.
• Mela di Newton:
  • Memoirs of Sir Isaac Newton's life, by William Stukeley;
  • 1752 Manuscript, With the `Real' Story of Newton and the Apple, Goes Online.
• Vulcano Tambora e Waterloo: ved ad esempio:
  • Year Without a Summer
  • Napoleaon’s Defeat at Waterloo Because Tambora?
  • Riassumendo sul vulcano Tambora, lo tsunami, Waterloo, Frankenstein e Turner
• Linguaggio R, lingua franca del corso.
• 250 years of Bayes’ Theorem in R-bloggers

2. Secondo incontro (5-6 maggio, circa 7 ore accademiche)

• Lucidi delle lezioni: pg110505-06.pdf
• Altro materiale sul solito sito,
  in particolare script R nella pagina di R e in quella di Preparazione Esperienze Didattiche.
• A chi vuole avere un'idea generale del ragionamento probabilistico, incluso esempio di piccola rete con Hugin, raccomando `articolo sul tenente Colombo'.

3. Terzo incontro (12-13 maggio, circa 7 ore accademiche)

• Lucidi delle lezioni: pg110512-13.pdf.
• Altri commenti, link, etc:
  • Sul fatto che i famosi intervalli di confidenza frequentisti siano basati su un errore di logica (o un uno sporco inganno?), vedi arXiv:physics/0605140v2.
    [Altro che “gli intervalli di probabilità bayesiani si basano sulla prior“!!]
  • Sul loro 'significato vedi anche nota 61 del `tenente Colombo', in particolare la citazione di Neymans riportata da I.J. Good,
    → provate quindi a giocare con The ultimate confidence intervals calculator: insomma, se sei un vero frequentista, perché perdere tempo e denaro a fare esperimenti?
  • A proposito dell'approccio di E.T. Jaynes e soprattutto alla sua critica all'approccio soggettivo (definettiano), vedi
    • arXiv:physics/0010064v1.
    • nota 43 del `tenente Colombo'.

4. Quarto incontro (23 giugno, circa 3 ore accademiche)

• Lucidi delle lezioni: pg110623.pdf.
• Altri commenti, link, etc:
  • Per una review dei diversi aspetti dell'inferenza probabilistica ('bayesiana') applicata alle incertezze di misura (incluse prior coniugate, sistematiche e questioni computazionali) vedi articolo su Report on Progress in Physics
  • Del perché i famosi intervalli di confidenza frequentisti non significano niente avevamo già parlato nella scorsa lezione.
  • Per i fit, soprattutto per la loro modellizzazione sotto forma di rete bayesiana, vedi articolo sui fit.
  • Anche sulla questione delle incertezze asimmetriche c'è un apposito articolo.
  • La questione dei 'confidence limits' e dei sensitivity bounds si può trovare su ultimo capitolo del libro Bayesian Reasoning o sul contributo al workshop del CERN del 2000 (vedi qui).
  • L'esempio in JAGS/rjags dell'inferenza su segnale e background da due misure di conteggio fatte in condizioni diverse, si vedano gli esempi sviluppati per il corso del dottorato nella pagina dedicata a JAGS/rjags.