内部稳健性：系统搜索 Ia 型超新星数据中的系统偏差
宇宙学与河外天体物理
2013-04-17 v2 数据分析、统计与概率
摘要
目前正投入大量精力来理解、估算和消除宇宙学数据中的系统误差。在 Ia 型超新星的特例中，系统误差开始主导误差预算。在此，我们提出了一种贝叶斯工具，用于系统地搜索系统污染。这作为标准拟合优度检验的扩展，不仅允许交叉检查原始或处理后的数据是否存在系统误差，还能 pinpoint 最可能被污染的数据。我们使用模拟星表成功测试了我们的工具，并得出结论：Union2.1 数据不存在显著的系统误差。最后，我们表明，如果在 Union2.1 中包含最初未通过质量筛选的超新星，我们的工具会以超过 3.8-sigma 的置信水平发出存在系统误差的信号。
引用
@article{arxiv.1209.1897,
title = {Internal Robustness: systematic search for systematic bias in SN Ia data},
author = {Luca Amendola and Valerio Marra and Miguel Quartin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1209.1897},
year = {2013}
}
备注
14 pages, 15 figures; matches version accepted for publication in MNRAS