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  On non-parametric tests for discovery and limit setting in one and multiple dimensions

Shtembari, L. (2023). On non-parametric tests for discovery and limit setting in one and multiple dimensions. PhD Thesis, TUM, München.

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基本情報

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000F-127A-4 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000F-127B-3
資料種別: 学位論文

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URL:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1707763 (全文テキスト(全般))
説明:
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作成者

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 作成者:
Shtembari, Lolian1, 著者
所属:
1Max Planck Institute for Physics, Max Planck Society and Cooperation Partners, ou_2253650              

内容説明

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キーワード: Statistical Methods
 要旨: Spacings between ordered data are used to develop unbinned non-parametric Goodness of Fit (GoF) tests to detect unknown signals against known backgrounds or set limits on proposed signals contaminated by unknown backgrounds. I also extend GoF tests to multivariate samples, using a multivariate probability integral transformation, carried out either analytically or numerically using a Normalizing Flow, ultimately reducing the problem to a single or multiple univariate uniformity tests.

資料詳細

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言語:
 日付: 2023-07-28
 出版の状態: 受理 / 印刷中
 ページ: -
 出版情報: München : TUM
 目次: -
 査読: -
 識別子(DOI, ISBNなど): その他: MPP-2023-354
URI: https://publications.mppmu.mpg.de/?action=search&mpi=MPP-2023-354
 学位: 博士号 (PhD)

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