预测未来观察的贝叶斯因子
天体物理学
2008-11-26 v2
摘要
我提出了一种新方法，通过计算预测后验赔率分布（PPOD）来预测未来观察的贝叶斯因子。这可以评估未来实验回答模型选择问题的能力以及结果概率，对实验设计有帮助。作为示例，我考虑我们对宇宙一致模型理解的核心量，即原始扰动的标量谱指数 n_S。我展示了首尔卫星有超过 90% 的概率获取对 n_S = 1 强有力的证据，从而确切地否定尺度不变谱。该结果对 n_S 的广泛先验选择都具有鲁棒性。
引用
@article{arxiv.astro-ph/0703063,
title = {Forecasting the Bayes factor of a future observation},
author = {Roberto Trotta},
journal= {arXiv preprint arXiv:astro-ph/0703063},
year = {2008}
}
备注
7 pages, 2 figures; minor changes, updated references. Matches version accepted by MNRAS