以上指标只描述图中同一 full-sample display subset，不是独立外部验证分数。 Bootstrap 68% CI 的相对半宽中位数为 9.53%，最大为 17.91%。
Figure A
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固定 PSF 与背景后的 ΔC–counts 关系
固定 θ = 6–9′ 且 0.04 ≤ b < 0.08 cts/pixel。灰点是 10 ≤ CTS < 30 的 selection-affected 区域，仅用于显示；蓝点是主要的 30 ≤ CTS < 200 count-selected 样本。黑色实线与点线包络为 representative-CCF 三参数理论；橙色虚线与色带为冻结的 E077 stratum-hybrid 均值与 partial-width bridge。
水平线只是用 scalar incomplete-gamma math 得到的 ν = 3、DET_ML = 6 和 10 对应 ΔC， 并未用作样本截断。
Figure B
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mean(ΔC) 与 residual σ(ΔC) 的逐单元比较
三行依次为 M1 band 4、M2 band 1 和 M2 band 4；颜色表示三个预先定义的 factor-of-two background bins。点使用共同的 0.10 dex、互不重叠的 counts bins；每点至少包含 20 个源和 8 个不同 OBS_ID。上半部分比较条件均值；下半部分的宽度统计量是 std[ΔC − μ3p(row)]，先逐源去掉 counts/background 理论梯度，因此不是窄单元内的 raw std(ΔC)。
mean 与 width 误差条均为 4,000 次确定性非参数 OBS_ID cluster bootstrap 得到的中央 68% percentile CI。mean bootstrap 固定已观测的 rowwise μ3p design，只重采样 residual mean；width 则在每次重采样中重新计算 residual standard deviation。区间允许非对称，不要求 residual 为 Gaussian，也不会把同一 OBS_ID 内的行当成完全独立样本。
Bootstrap 只量化当前 detected-catalog cells 的有限样本不确定性，不包含 catalog selection uncertainty。这些更细的单元只用于展示，没有重新拟合 E077 系数，也不是重叠滑窗产生的伪独立点。
Frozen full-sample fit
Catalog 经验桥接公式
μcat,j = κμ,j μ3p + 0.9281 + 1.3793 log10(b / 0.08)
σcat,j = √V3p [κσ,j + 0.5329 log10(CTS / 50) + 0.1768 log10(b / 0.08)]
| Stratum | κμ | κσ |
|---|---|---|
| M1 · band 4 | 0.9181 | 1.3003 |
| M2 · band 1 | 0.9574 | 1.2504 |
| M2 · band 4 | 0.9403 | 1.1749 |
CTS ≡ RATE × EXP；b 是 catalog background，单位 cts/pixel。这里的 μ3p 与 V3p 来自 representative-CCF 三参数理论，j 表示 camera × band × θ stratum。
Interpretation boundary
这些图支持什么，也不支持什么
可以读取
在展示的 M1/M2、θ、background 与 CTS 范围内，经验桥接公式明显改善 catalog 条件均值， 并部分修正 residual width。
不能外推
Catalog 本身经过联合 detection pipeline selection。宽度混合了源总体、变源、残余几何和 catalog selection；它不是单源误差，也不是 Gaussian tail 的证明。
明确未覆盖
经验曲线不画到 CTS < 30；本页不主张 CTS ≥ 200 的亮源行为，也没有读取或分析 PN。