Si bien conozco muy bien la rama de la física llamada física estadística, mi pregunta no se refiere a esto. Mi experiencia es la bioinformática, que muy rara vez usa modelos causales; en cambio, tendemos a usar la regresión lineal y el aprendizaje automático para obtener información sobre las manipulaciones experimentales. Supongo que este enfoque no funcionaría bien para situaciones en las que está probando una hipótesis matemática específica en lugar de que si cambiamos X, creemos que afectará a Y (que es a lo que se reduce la mayor parte del razonamiento en biología). La física tiene un conjunto de modelos matemáticos mucho más complejos y tengo curiosidad por saber cómo se realiza el análisis estadístico real para demostrar la validez de una hipótesis. Supongo que sería diferente para cada campo.
En la mecánica cuántica, supongo que las estadísticas simplemente se saldrían de la teoría, pero en la astronomía, por ejemplo, ¿cómo se validan los modelos y cómo alcanzan la significación estadística? ¿Cómo se construyen modelos nulos?
Conozco a algunos colegas analistas de datos y científicos de datos que construyen esta carrera. siendo físico, experto en Métodos de Monte Carlo.
Cuando estaba tomando física en mi universidad. un profesor. me dijo que un sistema de partículas múltiples con ( n > 100 ) partículas se puede resolver usando probabilidades.
El enfoque estadístico en física está más relacionado con los procesos estocásticos (proceso de Markov, propiedad ergódica, paseo aleatorio, proceso de extinción, teorema de Wiener-Khinchin) especialmente utilizados para medir la termodinámica y las cantidades cuánticas.
En Teoría Cinética se utiliza la Distribución Maxwell-Boltzmann para calcular la velocidad de un gas ideal (la distribución Maxwell-Boltzmann es la distribución chi con tres grados de libertad)
En Mecánica Estadística se utiliza la Distribución de Boltzmann, el teorema de Equipartición, la Estadística de Bose-Einstein o la Estadística de Fermi-Dirac. En las estadísticas de partículas tenemos el teorema de las estadísticas de espín, las paraestadísticas, las estadísticas de Anyonic y las estadísticas de trenzas. Los modelos son el modelo de Debye para la termodinámica, el modelo vendido de Einstein, el modelo de Ising (espín atómico), Potts (generalización del modelo de Ising) Hay más modelos, distribuciones, teoremas y métodos estadísticos, pero este es el punto de partida para analizar elementos físicos.