Miec：一种用于近邻年轻疏散星团分析的贝叶斯层次模型

背景。年轻恒星星团的光度与质量分布分析对理解恒星形成过程至关重要。然而，该过程遗留的气体与尘埃会消光新生恒星的光，并严重偏倚星团成员普查及其光度分布。目的。我们旨在发展一种贝叶斯方法，以最小化光度消光引起的偏倚，推断嵌入式年轻恒星星团的候选成员与星等分布。方法。我们改进了已发表的方法，并将其应用扩展至嵌入式恒星星团。我们使用具有不同消光程度的昴星团合成消光数据集验证了该方法。结果。我们的方法可从消光达 Av ~ 6 mag 的数据集中恢复成员，其准确率、真正率与污染率分别优于 99%、80% 与 9%。缺失值会通过向星等分布中引入污染与伪影而妨碍我们的方法。尽管如此，这些伪影可通过在自行分布中使用信息先验而消失。结论。此处提出的方法能以最小偏倚，从具有高比例缺失值源（>96%）的数据集中恢复嵌入式恒星星团的成员与分布。