预期数据按样本拆分

Question

我想画一个图，显示在最大似然拟合之后的“最佳拟合”。

在文档中的某个地方找到了这段代码

bestfit_pars = pyhf.infer.mle.fit(data, m, init_pars, par_bounds)
bestfit_cts  = m.expected_data(bestfit_pars, include_auxdata = False)

给出了给定拟合结果的总体预期数据。有没有办法通过样本来分解呢？理想情况下，不必手动尝试将相应的参数应用于每个样本。

另外，如果我理解正确的话:在多个通道的情况下，bestfit_cts包含所有通道的所有bin的串联。我可以在这里做一些索引讨论，但是有没有一种更直接的方法来将通道映射到bestfit_cts片段

Answer 1

合并了https://github.com/scikit-hep/pyhf/pull/731之后，现在可以使用像这样的结构

# set up
bestfit_cts = m.main_model.expected_data(bestfit_pars, return_by_sample=True)
for sample_name, sample_cts in zip(m.config.samples, bestfit_cts):
  pass