Análises estatísticas em espectroscopia de hádrons exóticos; MCMC para estimara parâmetros cosmológicos a partir de dados de supernovas; Deconvolução de linha em espectros alfa; Análise de bursts no plasma do tokamak TCABR; Determinação de parâmetros de uma célula solar a partir da curva característica;; Estudo do sinal de neutrinos do reator de Angra 2 com o experimento CONNIE; Excesso de ruído de fase em microcavidades de nitreto de silício
Esta aula mostra o procedimento para ajustar os parâmetros de uma equação diferencial. No caso particular, ajustaram-se cinco parâmetros da equação de movimento de um corpo rígido deslizando com atrito em um plano inclinado, em duas dimensões, quando a equação é de segunda ordem em duas variáveis, não-lineares e acopladas. A ideia é encapsular as soluções para as duas coordenadas em uma única função, e usar duas variáveis independentes, uma com uma das coordenadas, e a outra, indicando qual é a coordenada registrada na primeira variável
O método dos mínimos quadrados exige o conhecimento da matriz das variâncias, o que nem sempre é possível. No entanto, é possível estimar a variância a partir da função calculada com parâmetros ajustados, o que permite desenvolver um método iterativo que pode dar bons resultados em certos casos. Nesta aula, demos o exemplo do ajuste dos parâmetros de uma reta a variáveis aleatórias distribuídas como Poisson.
A média é a estimativa linear de variância mínima interpretação geométrica. A matriz chapéu ( ) e as variâncias dos resíduos. Estimativa não tendenciosa da variância no ajuste de vários parâmetros, com exemplos. Análise de variância para duas variáveis o coeficiente de correlação . Mínimos quadrados quando os dados tem correlações. Distribuição de probabilidade dos parâmetros ajustados.