功率谱显著性估计的贝叶斯方法及其在太阳中微子数据中的应用
天体物理学
2008-09-03 v1 广义相对论与量子宇宙学
高能物理 - 唯象学
摘要
估计功率谱中峰值显著性的常规方法是，在假设时间序列仅包含噪声（例如，测量值来自高斯分布的随机抽样）的前提下，计算偶然获得该值或更大值的概率。然而，已知应谨慎对待这种P值方法。作为替代，我们在此研究一种估计功率谱峰值显著性的贝叶斯方法。该方法要求我们明确考虑时间序列包含周期信号和噪声的假设。挑战在于为这一假设确定一个合适的功率概率分布函数。我们提出了似乎合理的条件来要求该函数，然后提出了一个满足这些要求的简单函数。我们还提出了一致性条件，并检查了我们的函数是否满足该条件。我们发现贝叶斯显著性估计比传统估计保守得多。我们将此方法应用于太阳中微子数据的三个近期分析：(a) GALLEX数据的双峰性；(b) Super-Kamiokande数据的功率谱分析；(c) 放射化学中微子数据与辐照度数据的联合分析。
引用
@article{arxiv.0809.0276,
title = {A Bayesian approach to power-spectrum significance estimation, with application to solar neutrino data},
author = {P. A. Sturrock},
journal= {arXiv preprint arXiv:0809.0276},
year = {2008}
}
备注
15 pages plus 4 figures and 1 table