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博士答辩中的反对者
昨天我在奥斯陆，我被邀请担任 Alex Read 学生的博士学位答辩的主要反对者，Alex Read 是粒子物理学家，也是 ATLAS 合作的成员。虽然我过去曾多次在类似的委员会任职，但这次对我来说却是一次特别的经历，原因有几个。阅读更多
来源:Science 2.0昨天我在奥斯陆，受邀担任 Alex Read 学生的博士学位论文答辩的首席反对者，Alex Read 是粒子物理学家，也是 ATLAS 合作项目的成员。虽然我过去曾多次在类似的委员会任职，但由于一些原因，这次对我来说是一次特别的经历。
这名学生，现在是博士毕业生 Viktor Ananiev，正在为一篇论文答辩，该论文基于他与 Alex Read 合作完成的工作，该工作涉及实验粒子物理学数据分析中经常出现的统计问题：正确评估沿感兴趣变量的数据分布中观察到的特征的统计显着性。具体而言，他们开发了一种方法来改进和简化假设检验中试验因子的计算。
试验因子是一个数字，它跟踪可能观察到数据波动的独立可能位置的多样性，因此用作统计波动估计概率的乘数。
假设，例如，我观察到我的数据的直方图与预期行为存在偏差，并且我估计观察到至少同样大的影响的概率是千分之一。在我可以使用 p=0.001 估计值来表征观察结果的重要性之前，我必须评估我收集的数据中可能出现多少类似的偏差。如果该数字是 N，则可以将表征影响的重要性的全局概率估计为 N*p。换句话说，试验因子 N 跟踪了这样一个事实：我没有事先指定我会对哪种特定类型的波动感兴趣，并适当地“降低”了该现象的重要性。
上图，由于希格斯玻色子产生而产生的峰值位于 CMS 搜索直方图中的平滑背景之上 辩护