「未知の粒子が存在か？ 標準理論で説明できない現象発見の可能性」記事へのコメント

用いている検定方法は？

[edmeister (4989)]

KEKプレスリリースには、(非対称度の sin カーブの大きさが)「＋0.731±0.056から統計のゆらぎによって-0.96±0.50と測定される確率は0.1%以下である。」とあるのですが、こういう時の検定はどのようにやってるのでしょう？

ふつうに、測定された 68個の崩壊例だけから統計量を作って、過去の研究の sin カーブと今回のが違っている確率みたいなのをモンテカルロかなにかで算出するの

Re:用いている検定方法は？

[Anonymous Coward]

Unbinned maximum likelihoodというやつです。基本的にmaximum likelihoodと一緒ですが、統計量が少ないので、binnningしない。だから、あのsineカーブのグラフは、結果がこんな感じですよ、と示しているだけで、実際にあれでfittingしたわけではない。

一つ一つの崩壊例に対して、パラメータv.s.その値を取る確率(likelihoodという)、のmappingを作っていく。実際には、単一パラメータではなく、複数パラメータ空間でのlikelihoodの分布を取る。それぞれの崩壊例に関して確率の分布を作り、全て重ね合わせてやれば、全崩壊例を使ったパラメータ空間で

M1のみなさ～ん

[kiyotan (3912)]

実はこれこのストーリーの中で質問と回答というやりとりの中で
一番真摯に質問に答えてると思います。
そんなわけで、もっとモデレートしてあげてください。
おしむらくは、likelihood と MC の関係が

likelihood分布とか、モンテカルロなしでは求まりません。

の一言で片付けられてる点でしょうか。

ともかく、イベント数が少ない事象の解析で実際現場では
どのような取り扱いがなされているかという雰囲気が
伝わるよい回答だと思います。

＃こーゆー細かいとこって新聞や科学雑誌みても
＃書いてないもんね。

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Kiyotan