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Originaltitel:
On non-parametric tests for discovery and limit setting in one and multiple dimensions
Übersetzter Titel:
Über nichtparametrische Tests zur Entdeckung und Grenzwertsetzung in einer und mehreren Dimensionen
Autor:
Shtembari, Lolian
Jahr:
2023
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Natural Sciences
Betreuer:
Caldwell, Allen C. (Prof. Dr.)
Gutachter:
Caldwell, Allen C. (Prof. Dr.); Heinrich, Lukas (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
PHY Physik
Stichworte:
Non-parametric goodness of fit tests, Order statistic, Limit setting, Multivariate analysis, Astroparticle physics, Neutrinos
Übersetzte Stichworte:
Nicht-parametrische Goodness-of-Fit-Tests, Ordnungsstatistik, Grenzwerteinstellung, Multivariate Analyse, Astroteilchenphysik, Neutrinos
TU-Systematik:
PHY 000
Kurzfassung:
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.
Übersetzte Kurzfassung:
Abstände zwischen geordneten Daten werden verwendet, um ungebinnte nichtparametrische Goodness of Fit (GoF)-Tests zu entwickeln, um unbekannte Signale vor bekanntem Hintergrund zu erkennen oder Grenzwerte für durch unbekannten Hintergrund kontaminierte Signale festzulegen. Ich erweitere GoF-Tests auf multivariate Stichproben, indem ich eine analytische oder numerische multivariate Wahrscheinlichkeitsintegraltransformation verwende und das Problem auf univariate Uniformitätstests reduziere.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1707763
Eingereicht am:
03.05.2023
Mündliche Prüfung:
28.07.2023
Dateigröße:
3565547 bytes
Seiten:
144
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230728-1707763-1-2
Letzte Änderung:
15.09.2023
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