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Enregistrement W3129170013 · doi:10.48550/arxiv.2102.04275

Generalized asymptotic formulae for estimating statistical significance in high energy physics analyses

2021· preprint· en· W3129170013 sur OpenAlexaff
M. J. Basso

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Physics and Python Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWald testGaussianApplied mathematicsStatistical modelEnergy (signal processing)Statistical hypothesis testingVariety (cybernetics)Multivariate statisticsStatistical physicsMathematicsGeneralized estimating equationComputer scienceStatisticsPhysicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within the framework of likelihood-based statistical tests for high energy physics measurements, we derive generalized expressions for estimating the statistical significance of discovery using the asymptotic approximations of Wilks and Wald for a variety of measurement models. These models include arbitrary numbers of signal regions, control regions, and Gaussian constraints. We extend our expressions to use the representative or "Asimov" dataset proposed by Cowan et al. such that they are made data-free. While many of the generalized expressions are complicated and often involve solving systems of coupled, multivariate equations, we show these expressions reduce to closed-form results under simplifying assumptions. We also validate the predicted significance using toy-based data in select cases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,212
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,212
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0030,007
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,156 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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