Bibliografía

Bibliografía para ampliar lo que veremos en clase.

Libros de análisis de datos y tratamiento de errores

Referencia	Para qué sirve
Taylor, J. R. An Introduction to Error Analysis: The Study of Uncertainties in Physical Measurements, 2.ª ed., University Science Books, 1997.	El libro de referencia de la materia. Si vas a comprar o pedir prestado uno solo, que sea éste. Capítulos 1–5 para las Unidades 1 a 4; capítulo 6 para el criterio de Chauvenet; capítulo 7 para promedios ponderados; capítulos 8 y 12 para cuadrados mínimos y χ².
Bevington, P. R. y Robinson, D. K. Data Reduction and Error Analysis for the Physical Sciences, 3.ª ed., McGraw-Hill, 2003.	Más formal que Taylor y con más detalle algorítmico. Es el lugar donde mirar la matriz de covarianza de un ajuste y la comparación de modelos. Útil para las Unidades 5 a 7.
Lyons, L. A Practical Guide to Data Analysis for Physical Science Students, Cambridge University Press, 1991.	Corto y excelente para lo que más cuesta entender del curso: cómo decidir si un ajuste es bueno. El capítulo 4, sobre χ², grados de libertad y p-valor, es la mejor explicación breve que conocemos del tema.
Baird, D. C. Experimentación: una introducción a la teoría de mediciones y al diseño de experimentos, 2.ª ed., Prentice Hall Hispanoamericana. (Original: Experimentation, 3.ª ed., 1995.)	En castellano. Su fuerte es el diseño experimental: cómo elegir qué medir y en qué rango para que el resultado tenga la precisión que se necesita. Leelo antes de diseñar la Práctica Especial.
Squires, G. L. Practical Physics, 4.ª ed., Cambridge University Press, 2001.	El más cercano al trabajo de experimentador: cómo se planifica, se registra y se escribe un experimento real. Buenos capítulos sobre errores sistemáticos, que es donde suelen fallar los informes.
Cernuschi, F. y Greco, F. I. Teoría de errores de mediciones, EUDEBA, Buenos Aires.	Clásico local, en castellano y disponible en la biblioteca de la Facultad. Tratamiento riguroso y breve de la propagación de incertezas.

Física de las experiencias

Referencia	Para qué sirve
Roederer, J. G. Mecánica elemental, EUDEBA, Buenos Aires.	La física de casi todas las experiencias del curso, escrita con una precisión conceptual poco habitual en un texto introductorio.
Gil, S. y Rodríguez, E. Física re-Creativa: experimentos de física usando nuevas tecnologías, Prentice Hall, 2001. Sitio: fisicarecreativa.com	Guías experimentales de acceso libre, varias de ellas directamente relacionadas con nuestras clases (tiempo de reacción, péndulo, conservación). El Apéndice B, sobre redacción de informes, es muy recomendable antes del primer informe.
Berkeley Physics Course, vol. 1: Mecánica. Editorial Reverté.	Para cuando quieras entender por qué algo es así y no solo cómo se calcula.
Giancoli, D. C. Física para ciencias e ingeniería, vol. 1.	Texto general de consulta rápida para repasar el contenido físico de una experiencia.

Python y análisis numérico

Referencia	Para qué sirve
Kong, Q., Siauw, T. y Bayen, A. Python Programming and Numerical Methods: A Guide for Engineers and Scientists, Academic Press, 2020. Versión completa de acceso libre: pythonnumericalmethods.studentorg.berkeley.edu	El libro de Python del curso. Capítulos 1 a 3 para lo básico, 11 y 12 para NumPy y gráficos. Está escrito en cuadernos, así que se lee ejecutando.
Documentación de NumPy y de SciPy	Fuente primaria. Vale la pena acostumbrarse a leerla: es donde se descubre, por ejemplo, que np.std calcula por omisión la desviación poblacional y no la muestral.
Galería de Matplotlib	La forma más rápida de hacer una figura: buscar una parecida a la que querés y copiar el código.
Virtanen, P. et al. «SciPy 1.0: fundamental algorithms for scientific computing in Python», Nature Methods 17, 261–272 (2020). doi:10.1038/s41592-019-0686-2	El artículo que documenta la biblioteca que usás para ajustar. Si en un trabajo usás SciPy, esto es lo que se cita.

Artículos primarios que se usan en clase

No son lectura obligatoria, pero cada uno resuelve un punto concreto del curso y muestra que las decisiones que tomamos no son convenciones de cátedra.

• Scott, D. W. «On optimal and data-based histograms», Biometrika 66(3), 605–610 (1979). doi:10.1093/biomet/66.3.605
  De acá sale la regla que usamos para elegir el ancho de bin de un histograma sin decidirlo a ojo. Unidad 2.
• Spiess, A.-N. y Neumeyer, N. «An evaluation of R² as an inadequate measure for nonlinear models in pharmacological and biochemical research: a Monte Carlo approach», BMC Pharmacology 10:6 (2010). doi:10.1186/1471-2210-10-6 — acceso abierto.
  La justificación formal de por qué R² no sirve para validar un ajuste no lineal. Muestran, con miles de simulaciones, que el modelo verdadero puede tener cientos de veces más evidencia a favor y que eso se refleja recién en el tercer o cuarto decimal de R². Unidad 7.
• Cushing, J. T. «The spring-mass system revisited», American Journal of Physics 52(10), 925–933 (1984). doi:10.1119/1.13796
  De dónde sale la masa efectiva del resorte. La ordenada al origen que aparece en el ajuste de T² contra m no es un parámetro de corrección ad hoc: está predicha. Unidad 7.
• Galloni, E. E. y Kohen, M. «Influence of the mass of the spring on its static and dynamic effects», American Journal of Physics 47(12), 1076–1078 (1979). doi:10.1119/1.11978
  El mismo problema, tratado antes y en dos páginas, por un físico argentino que fue profesor en esta Facultad. Unidad 7.
• BIPM / JCGM 100:2008, Evaluation of measurement data — Guide to the expression of uncertainty in measurement (conocida como GUM). Descarga libre desde el sitio del Bureau International des Poids et Mesures.
  El documento normativo internacional sobre cómo se expresa una incerteza. La sección 7.2 es la referencia formal de nuestras reglas de redondeo. Transversal.

Revistas de consulta permanente

• American Journal of Physics — artículos sobre experimentos de laboratorio de grado, muchos de ellos directamente aplicables a la Práctica Especial.
• The Physics Teacher — experimentos sencillos, de bajo costo y bien documentados.
• European Journal of Physics — lo mismo, con más peso en el análisis.

El acceso a las revistas pagas se obtiene desde la red de la Facultad o a través de la Biblioteca Electrónica de Ciencia y Tecnología del MinCyT.