¡Mañana a las 9 hs comienza MEFE2!

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Hola a todes
Este martes 23 de noviembre a las 9 am arrancamos la materia.
Una vez más les pedimos a quienes quieran asistir algunas clases presenciales (a lo sumo cinco en total) que por favor se anoten en la planilla que les hicimos llegar por mail antes de hoy a las 18 hs y elijan que dias les gustaría ir. Si no están en la planilla antes de ese horario no van a poder ingresar. Recuerden no anotarse en días que hayan alcanzado el aforo de 18 personas.
Las clases presenciales serán en Laboratorio 1 (al fondo). Lleguen unos minutos antes por cualquier inconveniente.
 La información para asistir de forma virtual también se las enviamos por mail.
Si no pudiste hacer andar pyROOT en ninguna de las formas que les sugerimos (o ROOT y trabajas en C++), veni igual! pero avisanos antes con un mail cual es tu situación.
Hasta mañana!

Reunión previa

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Estuvimos recibiendo varias consultas sobre diferentes aspectos de la materia.
Este viernes 5/11 a las 11 am vamos a tener una reunión para contarles generalidades y poder responder preguntas individuales.
Quienes no tengan Linux aún y no nos contactaron por ayuda, por favor, miren el mail que enviamos sobre esto (incluyendo el tutorial) antes del viernes.
También podemos usar la última parte de la reunión para consultas sobre la instalación de pyROOT.
El link a la reunión se los enviaremos por mail poco antes de la reunión.

pyROOT

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Como ya les adelantamos, para poder utilizar las librerías de ROOT desde python necesitamos que tengan pyROOT corriendo en sus laptops para empezar el curso.
En el siguiente link van a poder encontrar instrucciones detalladas de como instalarlo que preparamos especialmente:

https://github.com/MEFE2/Public

Es un proceso largo (3 hs aprox), un poco tedioso y en el que pueden cruzarse con algunos inconvenientes (pese a que las instrucciones están pensadas para ser autosuficientes) así que les pedimos que lo vean y corran lo antes posible para llegar a la cursada con todo instalado. Cualquier consulta que tengan respecto a la guía de instalación por favor escriban a mariano10792@gmail.com así vamos modificando la guía y aclarando dudas.

Linux

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Para poder usar todos los códigos que preparamos para la materia y que podamos darles soporte, necesitamos que todes cueten con Linux como sistema operativo funcioando en sus laptops.
Esto no significa que deban deshacerse del otro sistema que esten usando, aunque podrían considerarlo ;) .
Les proponemos entonces instalar una versión muy amigable: Ubuntu. Hay muchos videos en Youtube y varias instrucciones escritas en la internet.
En particular este nos pareció un buen video. Si se les complica con el inglés o el acento pueden usar la opción de subtítulos automática de Youtube. Teniendo en cuenta los siguientes comentarios:
Minuto 2:30 –> 40GB como mínimo es lo recomendado por nosotros y para este curso. Si van a seguir usando Ubuntu más es mejor.
Minuto 4:55 –> Clickeen en “detect keyboard distribution” así se ahorran líos. Es muy probable que tengan Spanish Latin America si compraron su notebook acá.
Minuto 5:10 –> Vayan por la opción 2
Minuto 6:13 –> A root le damos 20GB como minimo.
Minuto 6:40 –> A swap le damos 4GB o, como dice el autor del video, “la mitad de la memoria RAM de mi notebook como mínimo”
Minuto 6:55 –> A home le damos 16GB como mínimo.
Antes de hacer cualquiera de estas cosas, es muy importante que hagan un resguardo de los datos importantes por si comenten algún error y borran todo el disco.
Quienes necesiten soporte para hacer la instalación, por favor escríbannos por privado y coordinamos para una reunión.
Saludos

Métodos estadísticos avanzados en tratamiento de datos

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Esta materia es una continuación de Métodos Estadísticos en Física Experimental.

Programa tentativo

Estimación de incertezas estadísticas via bootstrapping
Deconvolución de efectos experimentales
Intervalos y tests basados en el cociente de verosimilitudes
Incorporación de incertezas sistemáticas, perfilado de la verosimilitud
Efectos inesperados en el tratamiento frecuentista, flip-flop y Feldman-Cousins
Pérdida de significancia por combinar algoritmos de testeo. Bootstrap.

Bibliografía

Introduction to Statistics and Data Analysis for Physicists. G.Bohm, Springer (2017)
Statistical Methods in Experimental Physics. F.James, W.Eadie, North-Holland (2006)
Statistical Data Analysis. G.Cowan, Oxford University Press(1998)
Statistical Methods for Data Analysis in Particle Physics. L.Lista, Springer (2017)

Modalidad de cursada

Del 15 al 29 de noviembre, 10 clases de 4hs c/u
Clases teórico-practicas con alta componente de hands-on

Método de aprobación: Trabajos computacionales

Docentes: Ricardo Piegaia, Dario Rodrigues, Mariano Cababié.