Javier M. Hernández: Docencia
Probabilidad y Estadística
(Otoño 2022, Lic. en Física, FCFM)
Lecturas de clases:
- notas del 08/08/22, notas del 08/08/22 A
- notas del 15/08/22 A, Ejemplo de numpy
- notas del 17/08/22 A, notas del 17/08/22 B, notas del 17/08/22 C, notas del 17/08/22 D, Combinatoria
- Probabilidad condicional
- notas del 05/09/22 A (V.A.), notas del 05/09/22 B (V.A.)
- Relaciones entre distribuciones comunes.
- Variables Discretas y distribuciones binomial y de Poisson
- notas del 21/09/22, notas sobre dist. de Poisson
- notas del 06/10/22
- notas del 12/10/22 (ley de grandes números)
- notas del 17/10/22 (Introducción a la Estadística Inferencial A)
- notas del 19/10/22 (Introducción a la Estadística Inferencial B)
- notas del 26/10/22 (Introducción a la Estadística Inferencial B)
- fórmulas relacionadas con la dist. gaussiana; notas del 27/10/22 A; Introduction to Statistics for Data Science; Statistics for Data Science & ML
- Radiation Detection Measurement, Knoll (cap. sobre PyE, básico para instrumentación en general)
- notas del 07/11/22 A, De la estadística del fotón
- notas del 09/11/22
- notas del 14/11/22
- Chi-goodness test
- notas del 14/11/22, ejemplo de regresión lineal
Lecturas (Antología):
- Lectura 0: Introducción a la Estadística en la Física
- Lectura 1: En Confundidos por el azar, leer las entradas de "Calcular en lugar de pensar", "Las palomas de Skinner", "Ejemplos de sesgos en la interpretación de probabilidades" y "La aleatoriedad y nuestro cerebro: somos ciegos a la probabilidad. Paris o las Bahamas?".
- Lectura 2: Miracle on Probability Street
- Lectura 3: extracto sobre la lógica de la ciencia del libro Probability Theory, Jaynes
- Lectura 4:Ejercicios resueltos sobre combinatoria, y otros ejercicios
- Lectura 5:El azar
- Lectura 6:La complejidad del mundo es la norma
- Lectura 7:Qué es estadística
- Lectura 8: Un caso real sobre como mal usar la estadística, Trying to Herd a Cat Stat. Otros detalles al respecto en Damn lies and cat statistics. Asimismo lean los comentarios en Slashdot al respecto.
- Lectura 9:Statistic: Applying probability to make decisions
- Lectura 10: Correlación no implica causalidad
- Lectura 11: Naturaleza estadística de la Radiación
- Lectura 12: Problemas con la significancia
- Lectura 13: Sobre CI en la pandemia
- Lectura 14: What Algorithms Know About You Based on Your Grocery Cart, Big Data: The Real Kingmaker in Democracy, What Type of Starbucks Customer Are You?. Lecturas informativas de como usan nuestros datos en contra de nosotros!
- Lectura 15: Statistics Done Wrong LEER, LEER
- Lectura 16: El efecto Will Rogers
- leer archivos cvs en python
Miniquizzes/Evaluaciones:
Tareas:
- A1: Leer la página del curso. Enviarme un email a jmhlopez+PyE en gmail.com, con encabezado: PyE-su nombre. En el cuerpo del email confirmen que han leido y aceptan las reglas escritas en la página. Anexen su matrícula.
- T1: Usando los datos de la Tabla 1.1 del Freund. y Datos B, hacer la gráfica de frecuencias correspondiente a cada conjunto de datos. Obtener la media y la varianza. Resolver los problemas 2.54 a-c), 2.56 del Mendenhall. (para lunes 29/Ago).
- T2: De la lista de ejercicios resolver: 4, 5, 7, 14, 16, 21, 23, 27 (para jueves 1/Sep)
- T3: Walpole, Sec. 2.6: 2.74, 2.75, 2.79. Walpole, Sec. 2.7: 2.100, 2.118, 2.120
- T4: Walpole, págs. 92-94: 3.3, 3.7, 3.14. Mendenhall, Sec. 4.8: 4.82, 4.83, 4.88, 4.86
- T5: Walpole, pág. 117, 4.4, 4.11, 4.13. pág. 137, 4.53, 4.57. pág. 165, 5.66, 5.69, 5.73, 5.77 (para lunes 2/oct, por escrito)
- T6: Walpole, pág. 185, 6.1, 6.4. pág. 187, 6.16, 6.18, 6.22, 6.23 (para miércoles 4/oct, por email)
- A2: Siguiendo los procedimientos mostrados, realizar un experimento con 100000 lanzamientos de monedas. Enviar los resultados.
- A3: Reproducir los cáĺculos de PyE básica con python (Ejemplos en Python, Histogramas y Distribuciones). Pueden usar colab, anaconda o python directamente. Enviar sus resultados por email.
- T7: Checar las notas y el programa en Confidence Intervals en python. Imagen 1.png, Imagen 2.png. Reproducir los cálculos de este artículo (para 14/Nov, online)
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The principle of science, the definition almost, is the following: The test of all knowledge is experiment. Experiment is the sole judge of scientific truth. But what is the source of knowledge? Where do the laws that are to be tested come from? Experiment, itself, helps to produce these laws, in the sense that it gives us hints. But also needed is imagination to create from these hints the great generalizations to guess at the wonderful, simple, but very strange patterns beneath them all. and then to experiment to check again whether we made the right guess. Richard Feynman Última revisión: 14/11/2022, javierh en {fcfm.buap.mx}, Puebla, Pue. México |