gammapy/estimators/parameter.py
def estimate_ul(self, datasets, parameter):
        """Estimate parameter ul.

        Parameters
        ----------
        datasets : `~gammapy.datasets.Datasets`
            The datasets used to estimate the model parameter
        parameter : `Parameter`
            For which parameter to get the value

        Returns
        -------
        result : dict
            Dict with the various parameter estimation values.

        """
        self._setup_fit(datasets)
        self._fit.optimize()
        res = self._fit.confidence(
            parameter=parameter, sigma=self.n_sigma_ul, backend="scipy"
        )
        return {f"{parameter.name}_ul": res["errp"] + parameter.value}
Estimate parameter ul.

        Parameters
        ----------
        datasets : `~gammapy.datasets.Datasets`
            The datasets used to estimate the model parameter
        parameter : `Parameter`
            For which parameter to get the value

        Returns
        -------
        result : dict
            Dict with the various parameter estimation values.

        
Estimate parameter ul.
Parameters

datasets : `~gammapy.datasets.Datasets`
The datasets used to estimate the model parameter
parameter : `Parameter`
For which parameter to get the value

Returns

result : dict
Dict with the various parameter estimation values.
Estimate parameter ul . Parameters datasets : ` ~gammapy . datasets . Datasets ` The datasets used to estimate the model parameter parameter : ` Parameter ` For which parameter to get the value Returns result : dict Dict with the various parameter estimation values .
def estimate_ul(self, datasets, parameter):
        self._setup_fit(datasets)
        self._fit.optimize()
        res = self._fit.confidence(
            parameter=parameter, sigma=self.n_sigma_ul, backend="scipy"
        )
        return {f"{parameter.name}_ul": res["errp"] + parameter.value}
def estimate_ul ( self , datasets , parameter ) : self . _setup_fit ( datasets ) self . _fit . optimize ( ) res = self . _fit . confidence ( parameter = parameter , sigma = self . n_sigma_ul , backend = "scipy" ) return { f"{parameter.name}_ul" : res [ "errp" ] + parameter . value }
Estimate parameter ul.
Estimate parameter ul .
"""Estimate parameter ul.

        Parameters
        ----------
        datasets : `~gammapy.datasets.Datasets`
            The datasets used to estimate the model parameter
        parameter : `Parameter`
            For which parameter to get the value

        Returns
        -------
        result : dict
            Dict with the various parameter estimation values.

        """
self
datasets
parameter