Система отчетов

nextstat report генерирует численные артефакты публикационного качества из HistFactory workspace. Все выходы - JSON по версионированным схемам; опциональный рендеринг в Python создает многостраничный PDF и отдельные SVG для каждого графика.

Быстрый старт

# Сгенерировать все артефакты из workspace
nextstat report --workspace workspace.json --out-dir results/

# С рендерингом (нужен matplotlib)
nextstat report --workspace workspace.json --out-dir results/ --render

# Режим blind (маскирует наблюдаемые данные)
nextstat report --workspace workspace.json --out-dir results/ --blind

Артефакты

Файл	Описание
distributions.json	Ожидаемые yields prefit/postfit по сэмплам и регионам, границы бинов, данные, ошибки Гарвуда, ratio
pulls.json	Pulls мешающих параметров и ограничения (postfit sigma / prefit sigma)
corr.json	Матрица корреляций из обратного гессиана (опционально raw covariance через `--include-covariance`)
yields.json / .csv / .tex	Таблицы yields по регионам и сэмплам (prefit/postfit)
uncertainty.json	Разложение неопределенности по ранкингу (можно пропустить через `--skip-uncertainty`)

Подкоманды визуализации

nextstat viz distributions --artifact results/distributions.json
nextstat viz pulls        --artifact results/pulls.json
nextstat viz corr         --artifact results/corr.json
nextstat viz ranking      --artifact results/uncertainty.json

Рендеринг в Python

# Отрендерить все артефакты в PDF + SVG
python -m nextstat.report render --input-dir results/ --output-dir plots/

# Требуется pip install "nextstat[viz]" (matplotlib)

Флаги

--blind - маскировка наблюдаемых данных в распределениях и yields (режим только prefit)
--deterministic - стабильный порядок ключей JSON для воспроизводимых diffs
--uncertainty-grouping prefix_1 - группировать систематики по префиксу имени при построении ranking
--render - автоматически запускать Python-рендер после генерации артефактов