Real Data Analysis

Análise com dados reais

Primeira coleta real: ICECAT-1 (2026-10-07)

348 eventos reais de alerta IceCube (2011–2023), catálogo ICECAT-1 (CC0, DOI 10.7910/DVN/SCRUCD) — ver Data-Sources e DATA_PROVENANCE.md no repositório para citação completa e SHA256.

Isto é só uma inspeção descritiva dos dados reais — nenhum ajuste de κ foi feito aqui. ICECAT-1 é uma amostra de eventos individuais de alta confiança (triggered), não um catálogo de contagens por fonte fixa; não se encaixa diretamente no fit_model sem antes decidir uma estratégia de agregação/peso (ver DATA_PROVENANCE.md). O lado do plasma (FRB/DM) continua 100% pendente.

Posições reais dos 348 eventos, por classe de alerta (gfu=track "gold followup", ehe=extremely high energy, hese=high-energy starting event; gold=maior pureza, bronze=segunda prioridade). A concentração perto de DEC≈0° reflete a sensibilidade angular do detector (próximo ao horizonte para tracks), não uma distribuição astrofísica real.

Energia mais provável por evento (TeV), assumindo espectro astrofísico E^-2.19. Concentração em ~100–300 TeV, com cauda até ~20 PeV (eventos EHE).

Cada evento tem uma probabilidade individual de origem astrofísica (SIGNAL) já calculada pela colaboração IceCube, decrescente com FAR (taxa de fundo esperada) como esperado — eventos mais "limpos" (FAR baixo) tendem a SIGNAL mais alto.

Milestone 3: primeiro cruzamento neutrino real x plasma real (2026-10-07)

Primeira vez que dados reais de neutrino e de plasma aparecem juntos na mesma tabela: os 348 eventos do ICECAT-1 cruzados (nearest-neighbor angular) com os 600 bursts do CHIME/FRB Catalog 1 (Amiri et al. 2021, ApJS). Cp aqui é um proxy exploratório: excesso de DM (DM total − média de DM galáctica via NE2001/YMW16) do FRB mais próximo angularmente. Nenhum ajuste de κ foi feito.

Mediana de separação: 5.1°. Com 600 FRBs espalhados pelos ~41253 deg² do céu, a separação esperada por puro acaso (sem associação física nenhuma) já seria de ordem sqrt(41253/600/π) ≈ 4.7° — essencialmente o que observamos. Ou seja: o cruzamento por vizinho mais próximo, do jeito que está, não isola pares fisicamente associados, é dominado por coincidência geométrica.

Correlação de Spearman entre Cp proxy e energia: 0.017 (praticamente nula); com FAR: -0.006; com separação angular: 0.12. Nenhuma estrutura aparente — resultado esperado e consistente com a análise acima (cruzamento dominado por acaso, não por física).

Efeito do plasma nos dados reais (sem curva ajustada)

Equivalente ao gráfico "efeito do plasma" da Synthetic-Validation, mas com os 348 eventos reais do ICECAT-1 × CHIME/FRB — e sem nenhuma curva de κ ajustada, porque o Cp proxy atual não isola associação física (ver seção acima). É só o SIGNAL médio (probabilidade de origem astrofísica) por bin de Cp proxy, comparado à média geral.

Nenhuma tendência visível — os pontos oscilam em torno da média geral (0.449) dentro das barras de erro, sem padrão de queda com Cp crescente (o que seria esperado se houvesse atenuação real). Contraste direto com o gráfico sintético de mle_full_analysis.py, onde κ foi injetado artificialmente e a curva de atenuação é visível por construção — aqui não há nada injetado, e nada aparece.

Template PISA (binning multidimensional, dados reais, sem reweighting)

Diferente do Pipeline/Stages completo do PISA (fluxo, oscilação, área efetiva — rejeitado para este projeto, ver issue #17: exige MC verdade e tabelas oficiais do IceCube que não temos), usamos só a infraestrutura de binning/container do PISA (MultiDimBinning, Map, MapSet) para organizar os 348 eventos reais em um histograma 5D: energia × signalness × FAR × declinação × Cp proxy. É puro dado observado — nenhum reweighting, nenhuma física inventada.

345 dos 348 eventos caem dentro dos limites padrão de binning (3 eventos de energia muito alta, >10 PeV, ficam fora da borda superior default — não é perda de dados, só os limites do binning usado). Nenhuma estrutura nova aparece além do que já vimos: a maior parte dos eventos se concentra em energia 100-300 TeV e declinação perto de 0°, como no histograma de energia da seção anterior.

Como abrir:

• real_data_pipeline/results/pisa_template.csv — só os bins não-vazios (225 linhas), abre em qualquer leitor de CSV/Excel/pandas, sem precisar do PISA instalado.
• real_data_pipeline/results/pisa_template.json — formato nativo do PISA (denso, todos os ~500 mil bins incluindo zeros, por isso ~12MB). Requer PISA instalado: from pisa.core.map import MapSet; ms = MapSet.from_json("pisa_template.json").
• Script gerador: real_data_pipeline/scripts/build_pisa_template.py (usa scripts/icecat_binning_compact.py, reaproveitável para outros binnings/catálogos).

Conclusão desta etapa: a tabela exploratória está pronta (real_data_pipeline/results/exploratory_icecat1_chimefrb.csv), mas não há ainda evidência de que o cruzamento atual isole pares fisicamente relevantes — faltam cortes de redshift/distância (issue #21) antes de fazer qualquer sentido avançar para uma likelihood por evento (issue #23).

Plano

1. Selecionar uma liberação pública documentada do IceCube.
2. Reproduzir a seleção e a resposta do detector.
3. Construir $C_p$ por linha de visada com dados de FRBs e mapas complementares.
4. Propagar incertezas e covariâncias.
5. Ajustar H0 e H1 com likelihood perfilada.
6. Calibrar TS com Monte Carlo.
7. Fazer testes cegos e controles nulos.

Controles essenciais

• embaralhamento de RA;
• regiões controle de baixa coluna;
• divisão norte/sul;
• divisão por energia e classe de evento;
• remoção de fontes dominantes;
• modelos alternativos de fundo;
• diferentes reconstruções de plasma.

Possíveis conclusões

• $\kappa$ compatível com zero: reportar limite superior;
• excesso instável: provável sistemática ou viés de seleção;
• excesso robusto: exigir replicação independente antes de interpretação como nova física.