一种模型无关的非分箱似然保护方法
数据分析、统计与概率
2017-05-10 v2 天体物理仪器与方法
高能物理 - 实验
摘要
我们提出一种通用方法，用于在基于似然的高能物理和天体粒子物理统计检验中纳入残余的未建模背景形状不确定性。该方法提供了一种简单而自然的保护，防止模型误设，从而降低错误发现或过度约束置信区间的几率，并允许自然地过渡到非分箱空间。非分箱似然能够最优地利用数据和模型中的信息，并增强灵敏度。我们证明，在模型未能描述真实背景行为的情况下，检验统计量的渐近行为可以恢复，并针对模型驱动和数据驱动的背景模型给出了一维和二维的案例研究。由此产生的对灵敏度的惩罚反映了数据与模型之间的实际差异，并随着知识的增加渐近地减小至零。
引用
@article{arxiv.1610.02643,
title = {A model independent safeguard for unbinned Likelihood},
author = {Nadav Priel and Ludwig Rauch and Hagar Landsman and Alessandro Manfredini and Ranny Budnik},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.02643},
year = {2017}
}