鞍点近似在恒星光度观测周期检测中的应用
应用统计
2022-11-21 v2 统计方法学
摘要
分析恒星光变曲线时的主要兴趣特征之一是潜在的周期行为。相应的观测是一种复杂类型的时间序列，具有不等距时间点，且有时伴随变化的精度度量。分析此类数据的主要工具依赖于类周期图函数，其以期望特征构造，使得峰值指示潜在周期的存在。本文中，我们探索了一种用于不规则观测时间序列数据的特定周期图，类似于 Thieler 等人（2013）。我们在适当的峰值处识别潜在周期，更重要的是带有可量化的不确定性。我们的方法被证明易于推广到非参数方法，包括加权高斯过程回归周期图。我们还将此方法扩展到相关背景噪声。所提出的周期检测方法依赖于基于具有正态分布分量的二次型的检验。我们实现了鞍点近似，作为当前所用基于模拟的方法的更快速且更精确的替代方案。检验方法的功效分析连同来自 Hunting Outbursting Young Stars 公民科学项目的光变曲线应用一并报道。
引用
@article{arxiv.2201.11762,
title = {An application of Saddlepoint Approximation for period detection of stellar light observations},
author = {Efthymia Derezea and Alfred Kume and Dirk Froebrich},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.11762},
year = {2022}
}