伴随贝叶斯处理不确定性的似然比区间：覆盖率、功效和组合实验
摘要：使用Bayesian方法处理干扰参数的不确定性，通过似然比（Feldman&Cousins）排序计算已知背景的Poisson过程的置信区间，进行了覆盖率和功率的研究。我们考虑了在分子和分母中进行贝叶斯积分的变体以及仅在分子中进行积分而在分母中采用参数的最大似然估计的修正方法。此外，我们还讨论了如何在这个框架中结合测量结果，并使用CDF/D0最近公布的稀有B介子衰变分支比限制进行了说明。我们开发了一套C++类，可以使用上述算法计算单个实验或多个实验的置信区间，并考虑了各种描述不确定性的参数化模型。
作者：Jan Conrad (CERN) and Fredrik Tegenfeldt (ISU)
论文ID：physics/0511055
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2017-08-23