WMAP 数据中前景与天空去除效应评估

近期的多项分析表明，大尺度 WMAP 数据显示与标准宇宙范式不一致的异常现象。然而，由于分析的复杂性，前景污染的效应——即需抛弃部分数据——尚未得到严格考察。本文发展了一种通用的形式化方法，用于在此类分析中纳入这些效应。我们的做法是计算所有符合数据且符合允许的污染水平的天空实现可能性的完整多维概率分布函数。在此例中，我们将其应用于计算使用 WMAP 数据得到的四极子和八极子可能实现的联合概率分布函数。该 12 维分布函数通过马尔可夫链蒙特卡罗技术进行探索。得到的链用于频率方法评估低四极子的统计显著性，以及使用角动量离散、多极向量和一种新基于特征匹配的方法来评估四极子-八极子对齐，以及四极子-八极子与黄道的对齐。