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Action #5009

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First results on CFHTLS data

Added by Johanna Pasquet about 6 years ago. Updated almost 6 years ago.

Status:
New
Priority:
Normal
Assignee:
Johanna Pasquet
Start date:
2018-11-15
Due date:
% Done:

0%

Estimated time:

Description

Selection: 0.01<z<1.5

mean biais = 0.00065
nmad = 0.010465
number of outliers = 319.0 soit 1.33831179728 %

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cfht_plot.png (66.6 KB) cfht_plot.png Johanna Pasquet, 2019-02-14 11:53
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 #1

Updated by Johanna Pasquet about 6 years ago

  • Assignee changed from Stephane Arnouts to Johanna Pasquet
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 #2

Updated by Johanna Pasquet about 6 years ago

  • File resultat_250bins.png added
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 #3

Updated by Johanna Pasquet about 6 years ago

  • File deleted (plot.png)
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 #4

Updated by Johanna Pasquet about 6 years ago

  • File deleted (resultat_250bins.png)
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 #5

Updated by Johanna Pasquet about 6 years ago

Johanna Pasquet wrote:

Selection: 0.01<z<1.5

mean biais = 0.00065
nmad = 0.010465
number of outliers = 319.0 soit 1.33831179728 %

Wrong result, there was a mistake in the code

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 #6

Updated by Johanna Pasquet almost 6 years ago

Pas de coupure en magnitude
Coupure en redshift <4.0

biais=0.0034
nmad=0.0372
fraction d'outliers =26.75 %

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 #7

Updated by Stephane Arnouts almost 6 years ago

Merci Johanna,
ca a l'air tres bon ces resultats !
J'ai un doute sur la definition des outliers ?
Il faut le redefinir comme abs(zcnn-zs)/(1+zs)> 3*sig_mad ~0.1

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 #8

Updated by Stephane Arnouts almost 6 years ago

and we still see the bias problem at high z where Zcnn tend to under-estimate the redshift

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 #9

Updated by Johanna Pasquet almost 6 years ago

Stephane ARNOUTS wrote:

Merci Johanna,
ca a l'air tres bon ces resultats !
J'ai un doute sur la definition des outliers ?
Il faut le redefinir comme abs(zcnn-zs)/(1+zs)> 3*sig_mad ~0.1

Ah oui j'ai juste fait abs(zphot-zs) > 0.05. Je vais le recalculer!

#####################################"""
En fait je n'avais pas calculé le nmad mais la dispersion définie par np.sum((abs(zphot-zspec)/(1+zspec)))/len(zspec) = 0.037
Le nmad est en réalité égal à 0.021 !
La fraction d'outliers définie par abs(zcnn-zs)/(1+zs)> 3*sig_mad est de 0.113 soit 11.3%

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 #10

Updated by Stephane Arnouts almost 6 years ago

Johanna Pasquet wrote:

Stephane ARNOUTS wrote:

Merci Johanna,
ca a l'air tres bon ces resultats !
J'ai un doute sur la definition des outliers ?
Il faut le redefinir comme abs(zcnn-zs)/(1+zs)> 3*sig_mad ~0.1

Ah oui j'ai juste fait abs(zphot-zs) > 0.05. Je vais le recalculer!

#####################################"""
En fait je n'avais pas calculé le nmad mais la dispersion définie par np.sum((abs(zphot-zspec)/(1+zspec)))/len(zspec) = 0.037
Le nmad est en réalité égal à 0.021 !
La fraction d'outliers définie par abs(zcnn-zs)/(1+zs)> 3*sig_mad est de 0.113 soit 11.3%

ohoh plutot tres bon alors ! impatient de decortiquer les pickles ...

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