进化合成模型的置信水平 III：抽样与泊松式波动

从统计波动的角度来看，星体演化合成模型仅在星星数目极大时才是渐近正确的，此时抽样误差渐趋于小。在处理星系团、starburst、矮星系或像素内的星体 Population 时，抽样误差会引入这些 Population 集成属性预测的大幅离散。我们在此提出一种近似且通用的统计形式化方法，能够非常好地估计任何集成属性的不确定性和置信水平，无需进行大量蒙特卡罗模拟，并包含不同可观测量之间部分相关性的影响。本文给出该形式化方法的测试结果，并与正确估计进行比较。我们推导出达给定置信水平所需的星体 Population 的最小质量。以一般形式化方法为例（可包含在任何合成代码中），我们应用于年轻（t < 20 Myr）starburst Population。我们显示，UV 连续光 generally 比其他连续光波段更可靠，用于模型与观测数据之间的比较。我们也表明，在质量超过 10^5 摩尔且年龄小于 3 Myr 的星系团，其 Q(He+) 相对离散约为 10%。在 WR 相位期间，这种离散增加到约 25%。我们进一步发现，WR Population 最可靠的可观测量是 WR 峰发射灯亮度与 Hbeta 灯亮度之比。观察到的星系团和 starburst 集成属性中的一部分散度可以由抽样波动所解释。