fast-asimov-utils:快速的近似统计工具，用于发现和限制

快速的阿西莫夫实用程序 凯尔·克莱默（Kyle Cranmer）和格伦·考恩（Glen Cowan） 许可LGPL v2.1（出于ROOT兼容性，很高兴将其设置为BSD用于其他目的） 该代码根据预期信号sExp ，预期背景bExp以及背景估计值deltaB不确定性，快速计算预期发现的重要性和上限。 在这种情况下，大多数问题都可以通过分析来解决，并且不需要最小化算法。 观测版本和预期极限上的+/- 1,2 sigma波段正在开发中。 预期极限 给定预期的背景bExp和背景估计值deltaB不确定性，信号事件数量s的预期95％CL上限。 背景不确定性是绝对的（不是相对的），并且是平均背景的不确定性（因此，在此数字中不包括sqrt（bExp）泊松波动）。 用法示例： 您预计会有50 +/- 7次背景事件 ExpectedLimit(50,7) 返回s_95 = 19.7个事件 预期意义