基于最大化探测统计量的周期X射线数据中的选择效应

中子星内部组成探测器（NICER）记录了关于脉冲星能量依赖X射线脉冲轮廓的极高质量数据。然而，在搜寻脉冲证据时，Guillot等人（2019）引入了一种选择有序数据子集以最大化探测统计量（H检验）的流程。我证明，该流程会损害后续分析——使用一个来自噪声和信号均具平稳期望计数率的理想化模型。具体而言，数据选择流程使推断的平均计数率偏低、推断的脉冲振幅偏高，且这些偏差的大小随被拒绝数据量和真实信号振幅强烈缩放。该流程还改变了H检验的原分布，使名义探测显著性估计过于乐观。尽管理想化模型未捕捉真实NICER数据的所有复杂性，但它表明这些偏差可能对NICER对J0740+6620及其他暗弱脉冲星的观测十分重要（对J0030+0451的观测可能受影响较小）。我估计，对于类似J0740+6620的光变曲线，这些选择效应可能引入平均$\mathcal{O}(10\%)$的调制深度推断偏差，对更暗弱脉冲星可达$\mathcal{O}(50\%)$。然而，对单一数据集如J0740+6620，预期变化在$-5\%$到$+20\%$之间。这可能意味着J0740+6620半径的下限略大于其应有值，尽管初步研究表明，使用真实J0740+6620数据时半径约束的变化为$\mathcal{O}(1\%)$。