で、サンプリング回数が1.0以上の領域を囲む線を考え、その内部をデータ取得領域とする。この結果、データ取得領域内部にもサンプリング1未満の領域が含まれ、そこでは実効的に空間分解能が悪くなっていることになる。ただしその領域は極わずか(0.3%)であり、結果への影響は無視できると考える。
図で、サンプリング回数が1.0以上の領域を囲む線を考え、その内部をデータ取得領域とする。この結果、データ取得領域内部にもサンプリング1未満の領域が含まれ、そこでは実効的に空間分解能が悪くなっていることになる。ただしその領域は極わずか(0.3%)であり、結果への影響は無視できると考える。
§のSmoothingの結果、データ取得領域の端で強度が不正確になる。ここではsmoothingのビーム(2σ extent)の80%以上をデータ取得領域が占める領域を、観測領域とする。この結果、観測領域の端では、 
の見積誤差の大きさが最悪1/0.8倍(±38<tex2htmlpercentmark>)になる。但しこれは、見積誤差がすべてstatisticalだった場合で、systematic errorはこの処理の影響を受けない。実際の誤差は殆どsystematicと考えられるため、観測領域全体で見積誤差±30<tex2htmlpercentmark>を採用する。
分布の最終版を、図に示す。一番外側のcontourが、観測領域の境界である。
