Estimating the false positive percentage of Kepler single - PowerPoint PPT Presentation

Estimating ¡the ¡false ¡positive ¡percentage ¡of ¡ Kepler ¡single ¡systems ¡from ¡the ¡multi ¡systems ¡ ¡ Brandon ¡Tingley, ¡Aarhus ¡University ¡ Ewan ¡Cameron, ¡Oxford ¡University ¡ Lasse ¡Ahrendt, ¡Aarhus ¡University ¡ ¡

Estimating ¡ Kepler ¡False ¡Positive ¡percentage ¡ ¡ Kepler ¡found ¡a ¡lot ¡of ¡candidates ¡ ¡ Current ¡highest ¡KOI ¡number ¡is ¡7042 ¡ The ¡table ¡has ¡8716 ¡entries ¡ ¡ … ¡confirming/rejecting ¡even ¡one ¡ candidate ¡is ¡a ¡lot ¡of ¡work ¡

Estimating ¡ Kepler ¡False ¡Positive ¡percentage ¡ ¡ Kepler ¡found ¡a ¡lot ¡of ¡candidates ¡ Single ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Multi ¡ ¡

Estimating ¡ Kepler ¡False ¡Positive ¡percentage ¡ ¡ Kepler ¡found ¡a ¡lot ¡of ¡candidates ¡ Single ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Multi ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Latham ¡et ¡al. ¡(2011) ¡ ¡

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Estimating ¡ Kepler ¡False ¡Positive ¡percentage ¡ ¡ Kepler ¡found ¡a ¡lot ¡of ¡candidates ¡ Single ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Multi ¡ ¡ Can ¡we ¡come ¡up ¡with ¡a ¡way ¡to ¡learn ¡something ¡about ¡the ¡ single ¡candidates ¡from ¡the ¡multi-­‑systems? ¡

Estimating ¡ Kepler ¡False ¡Positive ¡percentage ¡ ¡ Kepler ¡found ¡a ¡lot ¡of ¡candidates ¡ Single ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Multi ¡ ¡ Can ¡we ¡come ¡up ¡with ¡a ¡way ¡to ¡learn ¡something ¡about ¡the ¡ single ¡candidates ¡from ¡the ¡multi-­‑systems? ¡ ¡ è ¡Stellar ¡densities ¡

Estimating ¡ Kepler ¡False ¡Positive ¡percentage ¡ ¡ Stellar ¡densities ¡from ¡transit ¡fits ¡ (assuming ¡circular ¡obits) ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Wait… ¡can ¡we ¡really ¡get ¡a/R * ¡by ¡fitting ¡a ¡transit? ¡

Estimating ¡ Kepler ¡False ¡Positive ¡percentage ¡ ¡ Actually, ¡we ¡can: ¡ Simple ¡case: ¡ ¡circular, ¡ edge-­‑on ¡orbit ¡ ¡ D = 2( R * + R p ) / v orb Transit ¡Duration ¡ ¡ Orbital ¡Period ¡ T = 2 π a / v orb ¡ ¡ T = R * (1 + k ) D ¡ π a ¡ (1 + k ) 2 − b 2 ¡ a = T (1 + k ) ⇒ T ¡ R * π D π D ¡ ¡ So… ¡what ¡can ¡we ¡do ¡with ¡this ¡? ¡

Estimating ¡ Kepler ¡False ¡Positive ¡percentage ¡ ¡ Actually, ¡we ¡can: ¡ ¡ D = 2( R * + R p ) / v orb ¡ T = 2 π a / v orb ¡ D T = R * (1 + k ) π a ¡ (1 + k ) 2 − b 2 a = T (1 + k ) ⇒ T ¡ R * π D π D ¡ So… ¡what ¡can ¡we ¡do ¡with ¡this ¡? ¡ è ¡Compare ¡this ¡density ¡measure ¡to ¡another ¡ è Independent ¡one, ¡e.g. ¡the ¡KIC ¡catalog ¡

Estimating ¡ Kepler ¡False ¡Positive ¡percentage ¡ ¡ So, ¡we ¡have: ¡ singles ¡ multis ¡ false ¡positives ¡

Estimating ¡ Kepler ¡False ¡Positive ¡percentage ¡ ¡ ¡ singles ¡ multis ¡ false ¡positives ¡

Estimating ¡ Kepler ¡False ¡Positive ¡percentage ¡ ¡ Heat ¡maps ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Estimating ¡ Kepler ¡False ¡Positive ¡percentage ¡ ¡ Heat ¡maps ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ OK…now ¡what? ¡

Estimating ¡ Kepler ¡False ¡Positive ¡percentage ¡ ¡ Machine ¡learning ¡ ¡ In ¡essense, ¡we ¡can ¡assign ¡ a ¡probability ¡between ¡0 ¡(fp) ¡ and ¡1 ¡(exoplanet) ¡to ¡each ¡ candidate, ¡sum ¡up ¡all ¡the ¡ probabilities, ¡and ¡get ¡the ¡ overall ¡false ¡positive ¡ probability ¡

Estimating ¡ Kepler ¡False ¡Positive ¡percentage ¡ ¡ So… ¡if ¡we ¡make ¡the ¡following ¡assumptions: ¡ Multi-­‑ ¡and ¡single-­‑planet ¡systems ¡are ¡inherently ¡similar ¡ • Systematics ¡in ¡the ¡KIC ¡densities ¡are ¡similar ¡ • Stellar ¡samples ¡are ¡similar ¡ • ¡ ¡ … ¡we ¡find: ¡

Estimating ¡ Kepler ¡False ¡Positive ¡percentage ¡ ¡ Results ¡ False ¡positive ¡ ¡probability ¡= ¡48% ¡+/-­‑ ¡1% ¡ Kepler ¡predicted ¡FPP ¡~ ¡5% ¡

Estimating ¡ Kepler ¡False ¡Positive ¡percentage ¡ ¡ Conclusions ¡ Comparing ¡stellar ¡densities ¡seems ¡to ¡work ¡ • è ¡“good” ¡comparison ¡densities ¡for ¡interesting ¡targets ¡ è should ¡help ¡identify ¡good ¡candiates ¡ Even ¡with ¡all ¡the ¡Kepler ¡pre-­‑processing, ¡FPP ¡of ¡single ¡ • planet ¡systems ¡is ¡quite ¡high ¡ è ¡Lots ¡of ¡possible ¡reasons ¡of ¡this ¡ è This ¡may ¡have ¡a ¡big ¡impact ¡on ¡TESS ¡ Fewer ¡multi-­‑candidate ¡systems ¡(no ¡TTVs, ¡etc) ¡ • Less ¡ability ¡to ¡identify ¡FP ¡(centroiding, ¡etc) ¡ • Larger ¡pixels ¡ • Lower ¡quality ¡overall ¡photometry ¡ • Opportunity ¡for ¡CHEOPS ¡

Estimating ¡ Kepler ¡False ¡Positive ¡percentage ¡ ¡ ¡ Thank ¡you ¡for ¡your ¡ attention! ¡