<div dir="ltr">Just one remark.. on the &quot;Observable&quot;<br><br><div><div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Sun, Sep 3, 2017 at 8:48 AM, Jiří Nádvorník <span dir="ltr">&lt;<a href="mailto:nadvornik.ji@gmail.com" target="_blank">nadvornik.ji@gmail.com</a>&gt;</span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div link="#0563C1" vlink="#954F72" lang="CS"><div class="m_-8224468668493880585WordSection1"><br><p class="MsoNormal">2) Errors</p><div style="border:none;border-left:solid blue 1.5pt;padding:0cm 0cm 0cm 4.0pt"><div><div><span class=""><p class="MsoNormal">   The Observables in the cube model are STC CoordMeasure instances, which include the measured value, associated error, and frame reference.   The error modeling to date is assuming a 1-1 association of the value to its error (eg Value +/- Error ).  The modeling of errors in STC2 is very extensible and targets the most common error types.  It is very compatible to have a separate effort take place to model other sorts of errors ( statistical distributions ) and extend the base STC-2 error class.<u></u><u></u></p></span><p class="MsoNormal"><b><i>[[Jiri Nadvornik]] I agree that the Error class in STC2 is very extensible, but I would go even one step further here because when we have „statistical distribution“ for Error, what’s the Value then? I’d suppose it is just some Expectation or Mean value, which is already part of that statistical distribution.</i></b><u></u><u></u></p></div><div><span class=""><p class="MsoNormal"><br>If the relation is a bit more broad, and the &#39;measure&#39; itself is a statistical distribution kind of thing, then what you are describing is not an Observable.  This sort of thing I expected might come up with simulated data (when we think about bringing SimDM and Cube more in line with each other.. (they are quite compatible)).  If this is the case, we we should define a different kind of DataAxis which better facilitates the statistical/mathematical nature of the measurement.<u></u><u></u></p></span><p class="MsoNormal"><b><i>[[Jiri Nadvornik]] I don’t agree completely on the first statement here – I think that even an Observable ‚measure‘ can be represented with a statistical distribution. Typically, a point spread function will have a gaussian distribution where the Flux Value+Error would be just Mean+Sigma of that statistical distribution.<u></u><u></u></i></b></p></div><div><div><div><br></div></div></div></div></div></div></div></blockquote></div><br></div><div class="gmail_extra">by &quot;is not an Observable&quot;, I didn&#39;t mean that it was not conceptually an observable entity (like Flux), I meant that it wasn&#39;t the thing I labeled &#39;Observable&#39; in the cube diagram.  More specifically, I think that there would be a branch somewhere in that line (either at &#39;Observable&#39; or &#39;CoordMeasure&#39; ) where a different type of value is defined which better models a statistical distribution rather than a measured value+error. <br><br></div><div class="gmail_extra">We could address this more directly with an example.<br></div><div class="gmail_extra"><br><br>Mark<br><br></div><div class="gmail_extra"><br><br></div></div></div></div>