Cinderella：独立相对最小二乘振幅的比较

在非理想仪器和噪声环境中观测天体时，识别日益微弱的信号对统计上干净的数据分析构成了挑战。我们希望计算在不同数据集中确定的频率彼此相关或不相关的概率，而这一问题无法通过简单的振幅比较来回答。我们的方法提供了一种统计估计量，用于判断一组观测中具有不同强度的给定信号是源于仪器还是内禀的。基于频率分析中作为无偏统计量的谱显著性，我们对目标和背景光曲线的离散傅里叶变换 (DFTs) 进行了比较检验。利用各自的虚警概率，推导出目标谱中的峰值尽管在背景或比较恒星的谱中存在对应峰值但仍为真实信号的条件概率。或者，我们可以计算频率在多个数据集的 DFT 谱中同时出现但具有不同振幅的联合概率，从而得出组合谱显著性。这些结果有助于研究在不同滤光片下或在多次观测运行期间观测到的恒星。组合谱显著性是衡量所考虑 DFT 谱中重合峰值均非由噪声引起的概率的量度。Cinderella 是一种解决一般统计问题的数学方法。其应用潜力超越了地面或空间光度测量：适用于所有需要对不同数据集中的周期性进行定量统计比较的情形。本文展示了针对不同观测设置下的组合模式和条件 Cinderella 模式的示例。