宇宙群体的多层与层次贝叶斯建模
天体物理仪器与方法
2019-11-28 v1 应用统计
摘要
宇宙群体的人口学研究必须应对测量误差与选择效应。我们综述天文学家为处理这些复杂性而发展的若干关键思想，相关背景包括星系巡天以及关于 Malmquist 与 Eddington 偏差修正的文献。从现代统计学的视角看，此类修正自然产生于多层模型的语境中，尤其在这类模型的贝叶斯处理中：层次贝叶斯模型。我们综述层次贝叶斯建模的一些关键经验，包括收缩估计，其与天文学家所设计的传统修正密切相关。我们描述了一种面向宇宙群体的层次贝叶斯建模框架，该框架针对天文巡天中其他学科巡天所不典型的特征而定制。这一稀疏潜标记点过程框架考虑了天文巡天中选取（探测）与测量之间的关联，以自洽方式处理选择效应与测量误差效应。
引用
@article{arxiv.1911.12337,
title = {Multilevel and hierarchical Bayesian modeling of cosmic populations},
author = {Thomas J. Loredo and Martin A. Hendry},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.12337},
year = {2019}
}
备注
33 pages, 5 figures