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Métodos Estadísticos en Cosmología

DCI-UGTO 2018

Prof. Alma González & Gustavo Niz

email: [email protected], [email protected]

Repositorio actual del curso https://github.com/CosmoStats/cosmostats2018

(Para sincronizar tu repositorio con el del curso ejecuta: git pull https://github.com/CosmoStats/cosmostats2018 master)

TEMAS

1.- Programación básica pyhton/conda

2.- Adquisición de datos y tipos de variables (encuestas, diseño de experimentos, observables, etc.)

3.- Probabilidad y estadistica.

4.- Métodos de muestreo.

5.- Inferencia estadística.

a) Inferencia clásica

b) Inferencia Bayesiana

6.- Funciones de correlación de 2 puntos.

a) Algoritmos

b) Espacio de Fourier

c) Pesos y funciones ventana

d) Isotrópica 

e) Anisotrópica en espacio de corrimientos al rojo (censos de galaxias)

7.- Funciones de correlación de orden superior (si el tiempo lo permite)

a) Algoritmos

b) Error de funciones de orden inferior

c) Espacio de Fourier

Evaluación

-- 60 % Tareas y Proyectos parciales. Github organizado. Se revisa continuamente.

-- Tareas y proyectos preferentemente en jupyter notebooks. 
Si se presentan en pdf deberán añadirse los scripts o códigos. 

-- 40% Proyecto final

Bibliografía

Se proporciona durante el curso, conforme se usa. 

======= Repository for the final project of the course-part1

Supernova constraints to Omega matter

The goal is reproduce Figure 9, and table 10 of https://arxiv.org/pdf/1401.4064.pdf

Webpage reference: http://supernovae.in2p3.fr/sdss_snls_jla/ReadMe.html

TODO:

• Start a notebook to read and plot the data from http://supernovae.in2p3.fr/sdss_snls_jla/jla_likelihood_v4.tgz.

The data to be read from file jla_lcparams.txt is mub,X1 and C. alpha, beta, M* and deltaM in equation 4 (together with 5) are free parameters (called nuisance parameters)

• In the same notebook define the relevant functions to describe such data. As well as the likelihood function according to equation 15 of https://arxiv.org/pdf/1401.4064.pdf

• Make the MCMC analysis using either emcee or your own code. A first approach is to consider only diagonal covariance matrix we used in the simpler example. I will helpt to update this to use the correct covariance matrix once this is done.

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