Likelihood-Anpassungen im physikalischen Fortgeschrittenen-Praktikum

Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von Unbinned-Likelihood-Fits in dem Analysetool
kafe2.
Mit dem Unbinned-Fit lässt sich erstmals in kafe2 eine Verteilungsfunktion an eindimensionale, zufallsverteilte Messdaten anpassen, ohne diese in ein Histogramm zu füllen.
Dies hat den Vorteil, dass keine Informationen über die Messdaten durch das Einfüllen in ein Histogramm verfälscht werden.
Schließlich wird die Anwendung von Likelihood-Anpassungen und die Verwendung des Multifits aus kafe2 im Fortgeschritten-Praktikum am Beispiel des Versuchs Landé-Faktor des Myons erläutert.