粒子物理與核物理實(shí)驗(yàn)中的數(shù)據(jù)分析-第二講_第1頁(yè)
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艾滋病檢驗(yàn)結(jié)果再認(rèn)識(shí)10/16/20231

對(duì)于個(gè)人而言,0.032

是主觀概率。如果沒(méi)有其它額外的信息時(shí),應(yīng)把0.001當(dāng)作相對(duì)頻率解釋。但是往往在病毒檢驗(yàn)前,該相對(duì)頻率被當(dāng)作一種信念來(lái)處理個(gè)人是否患病。

如果還有其它額外的信息,應(yīng)該給出不同的先驗(yàn)概率。這種貝葉斯統(tǒng)計(jì)的特點(diǎn)必定是主觀的。例如,受檢者有過(guò)吸毒歷史。一旦驗(yàn)前概率改變,貝葉斯定理就會(huì)告訴患病的可能性。對(duì)陽(yáng)性結(jié)果的詮釋就會(huì)改變。問(wèn)題:能否構(gòu)造含自變量的概率?第一頁(yè)第二頁(yè),共40頁(yè)。10/16/20232隨機(jī)變量與概率密度函數(shù)假設(shè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果為x

(記作樣本空間中元素)的概率為那么概率密度函數(shù)p.d.f.定義為

f(x),它對(duì)全部樣本空間S

滿(mǎn)足定義累積分布函數(shù)為對(duì)于離散型隨機(jī)變量第二頁(yè)第三頁(yè),共40頁(yè)。

分位數(shù)、中值與模10/16/20233分位點(diǎn)x

定義為隨機(jī)變量x

的值,它使得這里0

1。因此可以容易求出分位點(diǎn)隨機(jī)變量x

的中值定義為隨機(jī)變量x

被觀測(cè)到大于或小于中值的概率是相等的。模定義為使概率密度函數(shù)值達(dá)到極大的隨機(jī)變量值。第三頁(yè)第四頁(yè),共40頁(yè)。10/16/20234直方圖與概率密度函數(shù)概率密度函數(shù)p.d.f.就是擁有無(wú)窮大樣本,區(qū)間寬度為零,而且歸一化到單位面積的直方圖。直方圖在統(tǒng)計(jì)分析中非常重要,應(yīng)準(zhǔn)確理解它的含義。第四頁(yè)第五頁(yè),共40頁(yè)。10/16/20235多變量情形如果觀測(cè)量大于一個(gè),例如x與y第五頁(yè)第六頁(yè),共40頁(yè)。10/16/20236邊緣分布將聯(lián)合概率密度函數(shù)p.d.f.分別投影到x

與y

軸第六頁(yè)第七頁(yè),共40頁(yè)。若x,y

相互獨(dú)立,則可構(gòu)造2-維p.d.f10/16/20237條件概率密度函數(shù)利用條件概率的定義,可得到定義條件概率的密度函數(shù)p.d.f.為則貝葉斯定理可寫(xiě)為

h(y|x)yyx第七頁(yè)第八頁(yè),共40頁(yè)。10/16/20238名詞總匯隨機(jī)事例概率條件概率相對(duì)頻率與主觀概率貝葉斯定理隨機(jī)變量概率密度函數(shù)條件密度函數(shù)直方圖第八頁(yè)第九頁(yè),共40頁(yè)。10/16/20239問(wèn)題條件概率如果A

與B

相互獨(dú)立,則從文恩圖上得到因此第九頁(yè)第十頁(yè),共40頁(yè)。10/16/202310解答:概率都是條件概率由柯尓莫哥洛夫公理,我們定義了概率P(A)。但在實(shí)際應(yīng)用中,我們總是對(duì)A

相對(duì)于許多樣本空間的概率感興趣,而不僅僅只是一個(gè)空間。因此,通常以記號(hào)來(lái)表示所進(jìn)行的研究是在特定的樣本空間S中,也就是A相對(duì)于S的條件概率。因此,所有概率在實(shí)際應(yīng)用中都是條件概率。只有當(dāng)S

的選擇是明白無(wú)誤時(shí),才能簡(jiǎn)單記為第十頁(yè)第十一頁(yè),共40頁(yè)。10/16/202311解答:互斥與相互獨(dú)立互斥的定義為也就是兩個(gè)事例的定義沒(méi)有交集。所給出的推論為相互獨(dú)立的定義為因此,根據(jù)定義兩個(gè)相互獨(dú)立的事例不意味著是互斥的。前面的問(wèn)題屬于把兩者定義混淆了。第十一頁(yè)第十二頁(yè),共40頁(yè)。10/16/202312證明舉例:事例與逆事例如果A

是在S

中的任意一個(gè)事例,則證明:由于

A與根據(jù)定義是互斥的,并且從文恩圖得到因此可以寫(xiě)出第十二頁(yè)第十三頁(yè),共40頁(yè)。10/16/202313舉例:檢查給定概率的合理性如果一個(gè)實(shí)驗(yàn)有三種可能并且互斥的結(jié)果A,B和C

,檢查下列各種情況給出的概率值是否是合理的:結(jié)論:只有1)與4)是合理的。評(píng)論:作為一個(gè)合格的實(shí)驗(yàn)研究人員,一定要具備判斷

結(jié)果是否合理的能力!第十三頁(yè)第十四頁(yè),共40頁(yè)。10/16/202314舉例:檢查經(jīng)驗(yàn)概率密度函數(shù)實(shí)驗(yàn)上經(jīng)常經(jīng)驗(yàn)性地從直方圖中給出概率密度函數(shù)(例如通過(guò)擬合直方圖分布等等),但是需要確定得到的函數(shù)是否滿(mǎn)足概率密度函數(shù)的定義,例如試判斷哪一個(gè)可以用作概率密度函數(shù)?答案:1)有負(fù)概率值;2)累積函數(shù)值大于1。因此,兩者在給定的隨機(jī)變量范圍內(nèi)都不能用作概率密度函數(shù)。第十四頁(yè)第十五頁(yè),共40頁(yè)。10/16/202315數(shù)據(jù)分析中的問(wèn)題粒子與核物理實(shí)驗(yàn)中對(duì)動(dòng)量的測(cè)量通常是分別測(cè)量在已知兩分量測(cè)量值的概率密度函數(shù)情況下,總動(dòng)量為如何導(dǎo)出總動(dòng)量的測(cè)量值的概率密度函數(shù)?是研究隨機(jī)變量函數(shù)的p.d.f問(wèn)題。第十五頁(yè)第十六頁(yè),共40頁(yè)。10/16/202316一維隨機(jī)變量的函數(shù)隨機(jī)變量的函數(shù)自身也是一個(gè)隨機(jī)變量。假設(shè)x服從p.d.f.f(x),對(duì)于函數(shù)a(x),其p.d.f.g(a)為何?第十六頁(yè)第十七頁(yè),共40頁(yè)。10/16/202317函數(shù)的逆不唯一情況假如a(x)

的逆不唯一,則函數(shù)的p.d.f.應(yīng)將dS中對(duì)應(yīng)于da

的所有dx

的區(qū)間包括進(jìn)來(lái)第十七頁(yè)第十八頁(yè),共40頁(yè)。10/16/202318多維隨機(jī)變量的函數(shù)考慮隨機(jī)矢量與函數(shù),對(duì)應(yīng)的p.d.f.如果兩個(gè)獨(dú)立變量x

與y,分別按g(x)與h(y)分布,那么函數(shù)z=xy

應(yīng)具有何種形式?第十八頁(yè)第十九頁(yè),共40頁(yè)。多維隨機(jī)變量的函數(shù)(續(xù)一)10/16/202319記作g與h的Mellin卷積如果函數(shù)為z=x+y

,則應(yīng)具有何種形式?記作g與h的傅立葉卷積注意:通常將兩者皆稱(chēng)為g與h的卷積,已相同記號(hào)表示。第十九頁(yè)第二十頁(yè),共40頁(yè)。多維隨機(jī)變量的函數(shù)(續(xù)二)第二十頁(yè)第二十一頁(yè),共40頁(yè)。10/16/202321期待值考慮具有p.d.f.的隨機(jī)變量,定義期待(平均)值為注意:它不是的函數(shù),而是的一個(gè)參數(shù)。通常記為:對(duì)離散型變量,有對(duì)具有p.d.f.的函數(shù),有方差定義為通常記為:標(biāo)準(zhǔn)偏差:第二十一頁(yè)第二十二頁(yè),共40頁(yè)。10/16/202322協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)定義協(xié)方差(也可用矩陣表示)為相關(guān)系數(shù)定義為如果x,y

獨(dú)立,即則第二十二頁(yè)第二十三頁(yè),共40頁(yè)。10/16/202323舉例:樣本平均值假設(shè)實(shí)驗(yàn)上研究一核素衰變壽命,在探測(cè)效率為100%的情況下,每次探測(cè)到的壽命為ti,一共測(cè)量了n

次,求平均壽命(也就是壽命的期待值)。根據(jù)離散型期待值的定義問(wèn)題的關(guān)鍵是ti

的概率密度函數(shù)是什么?根據(jù)概率的相對(duì)頻率定義,在n次測(cè)量中出現(xiàn)ti

頻率為一次因此,期待值(或平均壽命)為思考:如果頻率為mi

次,結(jié)果會(huì)不同嗎?第二十三頁(yè)第二十四頁(yè),共40頁(yè)。10/16/202324誤差傳遞假設(shè)服從某一聯(lián)合p.d.f.,我們也許并不全部知道該函數(shù)形式,但假設(shè)我們有協(xié)方差和平均值現(xiàn)考慮一函數(shù),方差是什么?將在附近按泰勒展開(kāi)到第一級(jí)然后,計(jì)算與…第二十四頁(yè)第二十五頁(yè),共40頁(yè)。10/16/202325誤差傳遞(續(xù)一)由于所以利用泰勒展開(kāi)式可求第二十五頁(yè)第二十六頁(yè),共40頁(yè)。10/16/202326誤差傳遞(續(xù)二)兩項(xiàng)合起來(lái)給出的方差如果之間是無(wú)關(guān)的,則,那么上式變?yōu)轭?lèi)似地,對(duì)于組函數(shù)第二十六頁(yè)第二十七頁(yè),共40頁(yè)。10/16/202327誤差傳遞(續(xù)三)或者記為矩陣形式注意:上式只對(duì)為線性時(shí)是精確的,近似程度在函數(shù)非線性區(qū)變化比要大時(shí)遭到很大的破壞。另外,上式并不需要知道的p.d.f.具體形式,例如,它可以不是高斯的。第二十七頁(yè)第二十八頁(yè),共40頁(yè)。10/16/202328誤差傳遞的一些特殊情況注意在相關(guān)的情況下,最終的誤差會(huì)有很大的改變,例如當(dāng)這種特征有時(shí)候是有益的:將公共的或難以估計(jì)的誤差,通過(guò)適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)處理將它們消掉,達(dá)到減小誤差的目的。第二十八頁(yè)第二十九頁(yè),共40頁(yè)。10/16/202329坐標(biāo)變換下的誤差矩陣實(shí)驗(yàn)上經(jīng)常通過(guò)測(cè)量粒子在探測(cè)器中各點(diǎn)的擊中坐標(biāo)(x,y)來(lái)擬合在極坐標(biāo)下的徑跡(r,

)。通常情況下,(x,y)的測(cè)量是不關(guān)聯(lián)的。由于因此,坐標(biāo)變換后的誤差矩陣為第二十九頁(yè)第三十頁(yè),共40頁(yè)。10/16/202330大亞灣反應(yīng)堆中微子實(shí)驗(yàn)第三十頁(yè)第三十一頁(yè),共40頁(yè)。10/16/202331反應(yīng)堆中微子反應(yīng)堆能產(chǎn)生大量反電子型中微子3GW

熱功率反應(yīng)堆中微子幾乎無(wú)損穿透物質(zhì)假設(shè)產(chǎn)生的中微子以球面波傳播,那么在任一地方任一給定面元的中微子流強(qiáng)為第三十一頁(yè)第三十二頁(yè),共40頁(yè)。10/16/202332大亞灣中微子振蕩中微子振蕩中微子在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中自己不斷改變形態(tài)測(cè)量中微子形態(tài)隨運(yùn)動(dòng)距離的改變中微子形態(tài)隨運(yùn)動(dòng)距離的改變理論預(yù)言第三十二頁(yè)第三十三頁(yè),共40頁(yè)。10/16/202333如何保證1%精度?測(cè)量中微子振蕩的影響那一種方案更易實(shí)現(xiàn)1%精度的測(cè)量?為什么?第三十三頁(yè)第三十四頁(yè),共40頁(yè)。10/16/202334不同坐標(biāo)系下相關(guān)性的變化通過(guò)轉(zhuǎn)動(dòng)坐標(biāo),隨機(jī)變量的相關(guān)性會(huì)發(fā)生改變。顯然,通過(guò)將坐標(biāo)系轉(zhuǎn)動(dòng)450,上面的相關(guān)性在新坐標(biāo)系下消失。第三十四頁(yè)第三十五頁(yè),共40頁(yè)。隨機(jī)變量作正則變換去除相關(guān)性10/16/202335對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣為非線性情況假設(shè)有n個(gè)隨機(jī)變量x1,…,xn

以及協(xié)方差矩陣Vij=cov[xi,xj],可以證明有可能通過(guò)線性變換重新定義n個(gè)新的變量y1,…,yn

使得對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣Uij=cov[yi,yj]非對(duì)角元為零。令第三十五頁(yè)第三十六頁(yè),共40頁(yè)。10/16/202336變換后的變量協(xié)方差矩陣對(duì)角化為了使協(xié)方差矩陣U對(duì)角化可先確定協(xié)方差矩陣V

的本征列矢量

,i=1,…,n。解方程變換矩陣A由本征矢量

給出,即第三十六頁(yè)第三十七頁(yè),共40頁(yè)。10/16/202337正則變換后變量的協(xié)方差矩陣因此,正則變換的協(xié)方差矩陣為變量作正則變換后,其方差由原協(xié)方差矩陣V的本征

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