Probabilità, Statistica e Simulazione

Il libro contiene in forma compatta il programma svolto negli insegnamenti introduttivi di Statistica e tratta alcuni argomenti indispensabili per l'attività di ricerca, come le tecniche di simulazione Monte Carlo, i metodi di inferenza statistica, di best fit e di analisi dei dati di laboratorio. Gli argomenti vengono sviluppati partendo dai fondamenti, evidenziandone gli aspetti applicativi, fino alla descrizione dettagliata di molti casi di particolare rilevanza in ambito scientifico e tecnico. Il testo è rivolto agli studenti universitari dei corsi ad indirizzo scientifico e a tutti quei ricercatori che devono risolvere problemi concreti che coinvolgono l’analisi dei dati e le tecniche di simulazione. In questa edizione, completamente rivista e corretta, sono stati aggiunti alcuni importanti argomenti sul test d’ipotesi (a cui è stato dedicato un capitolo interamente nuovo) e sul trattamento degli errori sistematici. Per la prima volta è stato adottato il software R, con una ricca libreria di programmi originali accessibile al lettore.

Alberto Rotondi, già professore ordinario di fisica nucleare presso l’Università di Pavia, ora è professore a contratto di Analisi Dati presso il Dipartimento di Fisica di Pavia. È autore di alcune centinaia di pubblicazioni nel campo della fisica nucleare sperimentale. Nel corso dell’attività di ricerca, svolta prevalentemente al CERN Ginevra, si è occupato tra l’altro di trattamento di dati, applicando molti metodi statistici e di simulazione alla analisi dei risultati sperimentali.​Paolo Pedroni è ricercatore senior presso l'Istituto Nazionale di Fisica Nucleare-Sezione di Pavia ed è professore a contratto del corso di “Metodi Statistici della Fisica” presso il Dipartimento di Fisica dell’Università di Pavia. Ha svolto e svolge attività di ricerca sperimentale sulle interazioni dei quark all'interno dei protoni e dei neutroni nell’ambito di diverse collaborazioni internazionali.Antonio Pievatolo è dirigente di ricerca presso il CNR IMATI, sede di Milano, dove si occupa di applicazioni della statistica nell’industria e nella tecnologia. Ha coordinato unità locali di progetti di ricerca di natura applicativa con committenti pubblici, regionali e nazionali, e privati. È stato presidente di ENBIS, the European Network for Business and Industrial Statistics, dal 2017 al 2019, ed è stato professore a contratto di Statistica in diversi atenei milanesi.