Moderne Methoden der Datenanalyse ist eine Mastervorlesung am KIT die sich mit den aktuellen in Verwendung befindlichen Methoden der Datenanalyse von Teilchenphysikalischen Daten beschaeftigt und Teile der Statistik abdeckt. Es werden Methoden wie die des Maximum-Likelihood-Schaetzers oder die \chi^2 Methode Vorgestellt.
Des weiteren werden die Vorbedingungen und Annahmen besprochen die bei der Modellbildung eine Rolle spielen.
In den Vorlesungen kommen verschiedene Beispiele vor, die meistens mithilfe des Root Frameworks erstellt wurden. Da ich die finde, dass die Root macros nicht sonderlich leserlich sind, habe ich beschlossen, zu meiner Uebung die meisten Beispiele in Python3 nachimplementiere.
Bei der reimplementation werden die Packete numpy und matplotlib sowie seltener module aus den scipy_ packeten verwendet. Dies entspricht einem recht konservativem Scientific stack und sollte meistens recht gut installierbar sein
Die meisten Scripte sind ausfuehrbar, unter der Bedingung, dass sie auf einem Unixoiden OS ausgefuehrt werden und
sich eine Python instanz unter /usr/lib/python3 befindet fuer welche die noetigen Packete installiert wurden.