Gaia 数据的似然函数
天体物理仪器与方法
2018-04-24 v1 太阳与恒星天体物理
摘要
当我们利用 Gaia 任务数据进行概率推断时，技术上需要一个似然函数，即（近似原始的）数据作为恒星（天体测量和测光）性质的函数的概率。遗憾的是，我们（目前）无法直接访问 Gaia 数据；仅获得了一份针对恒星的导出天体测量性质星表。在此背景下我们如何进行概率推断？答案——隐含于许多出版物中——是我们应将 Gaia 星表视为包含一个似然函数的参数，或 Gaia 数据的概率（以恒星性质为条件）在数据点处求值的结果。具体而言，我的建议是假设（例如对于视差）星表报告的值和不确定性是高斯函数的均值和根方差，该函数可替代真实的似然函数。这是迄今为止大多数 Gaia 文献中的隐含假设；我此处的唯一目标是使该假设显式化。任务团队的某些技术选择轻微地使该假设对 DR1（TGAS）无效，但并不严重。推广到 Gaia 之外，任何星表产品的下游用户都应获得关于基础数据的似然信息，这对未来的概率星表而言是一项挑战。
引用
@article{arxiv.1804.07766,
title = {A likelihood function for the Gaia Data},
author = {David W Hogg},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.07766},
year = {2018}
}
备注
An appendix to a set of papers I hope I write!