具有贝叶斯不确定性处理的似然比区间：覆盖、功效和组合实验
数据分析、统计与概率
2017-08-23 v1
摘要
在本笔记中，我们介绍了使用似然比（又称Feldman & Cousins）排序并采用贝叶斯处理 nuisance 参数不确定性的已知背景泊松过程置信区间的覆盖和功效研究。我们考虑了贝叶斯积分在分子和分母中都进行的变体，以及仅在分子中进行积分而在分母中取参数最大似然估计处似然值的修改。此外，我们讨论了在此框架中如何组合测量，并给出了最近由CDF/D0提出的稀有B介子衰变分支比限制的说明。已经开发了一组C++类，可用于使用上述算法计算单个或多个组合实验的置信区间，并考虑各种参数化来描述不确定性。
引用
@article{arxiv.physics/0511055,
title = {Likelihood ratio intervals with Bayesian treatment of uncertainties: coverage, power and combined experiments},
author = {Jan Conrad and Fredrik Tegenfeldt},
journal= {arXiv preprint arXiv:physics/0511055},
year = {2017}
}
备注
4 pages, 3 figures, to appear in proceedings of PhyStat2005, Oxford, UK, Sept 2005, Imperial College Press