Прикреплены слайды, которые докладывались 30.11 на CP meeting.
TODO:
а) пересчитать M=1 для h+- (она ниже 1) - распределение не влезло в гисто =[ и проверить другие точки для h+- и h+
б) Из письма Никоса и его вычислений: для начала *можно* считать ΔF3(M) и ΔF4(M) также, как ΔF2(M) - просто разница data-mixed - с учетом все тех же приближений ƛ=0, < n_c * n_b > = < n_c > * < n_b >, background -> mixed
в) пересчитать некумулятивные в те же М (у меня сейчас они в М*3)
потом писать STAR
UPD: новый подробный ответ Никоса - можно обсудить с Женей (мы все правильно вчера поняли!)
В целом, Марек предлагает публиковать:
1. только F2[data] - no bias, то же, что публиковать pX-pY и тогда model-builders должны в первую очередь настроить свое распределение на наше
2. ΔF2 - оговаривая приближения ƛ=0, < n_c * n_b > = < n_c > * < n_b >, background -> mixed.
3. F2[data] (cumulative) - избавились от зависимости от формы pX-pY (Qx-Qy равномерно от 0 до 1) - можно смотреть в любой модели, кроме того - нет этих приближений
