en pyROOT (python con las librerías de ROOT)

Clase cero

Ajuste exponencial de un histograma (en pyROOT)

Ajuste exponencial de un histograma (en C++)

Primera clase

Uniform_Binned_Fit.py

Uniform_Binned_Fit.c

Mismos scripts pero mas desarrollados aunque incompletos. La propuesta es que los completen para obtener la cobertura y p-valores, como indican los comentarios en el código.

Uniform_Binned_Fit_TBC.py

Uniform_Binned_Fit_TBC.c

Solución

Uniform_Binned_Fit_pvalues.py

Uniform_Binned_Fit_pvalues.c

Segunda clase

Parabola_Fit_Linear.c

Parabola_Fit_Linear.py

Test estándar usando chi2

TH_STD.c

TH_STD.py

El primer ejercicio para entregar consiste en escribir un código para hacer el Test de Cociente de Verosimilitudes modificando adecuadamente TH_STD.

Tercera clase

Codigos utilizados en la teórica

Wilks_Exponencial.c

Wilks_Exponencial.py

Wilks_1D.c

Wilks_1D.py

Wilks_2D.c

Wilks_2D.py

 

Práctica

Exponential_Unbinned_Fit_LL.c

Esponential_Unbinned_Fit_LL.py

Cuarta clase

Teórica

Loop_Generate_2D.c

Loop_Generate_2D.py

Práctica

Exp_2D.c

Exp_2D.py

Quinta clase

Poisson_Coverage_F.c

Poisson_Coverage_F.py

Sexta clase

Hibrido.py

Hibrido.c

Séptima clase

bootstrap_vs_toy.c

bootstrap_vs_toy.py

Octava clase

bootstrap_correla.c

bootstrap_correla.py

Novena clase