存在偏倚和相关性情况下使用 BEAMS 进行参数估计
天体物理仪器与方法
2016-03-02 v1 宇宙学与河外天体物理
应用统计
摘要
BEAMS (应用于多种类的贝叶斯估计) 的原始公式展示了如何利用包含多种潜在类型数据点的受污染数据集来进行无偏参数估计。一个例子是从受到未知 Ib/c 型和 II 型超新星污染的光度超新星样本中进行宇宙学参数估计。在其他方法需要数据截断以提高纯度的地方，BEAMS 利用所有数据点及其属于各类别的概率。在此，我们将 BEAMS 形式体系扩展，以允许数据与天体类型概率之间存在相关性，这种情况在现实案例中可能发生。我们通过简单模拟表明，当此类相关性确实存在时，这一扩展至关重要，可将参数估计方差降低 50%。随后，我们进行测试以量化类型概率的重要性，其中一项测试说明了以各种方式对概率引入偏倚的效果。最后，我们对选择偏倚问题进行了总体陈述，并结合未来光度超新星巡天和 BEAMS 进行了讨论，从而提出了针对未来超新星巡天的具体建议。
引用
@article{arxiv.1110.6178,
title = {Parameter Estimation with BEAMS in the presence of biases and correlations},
author = {James Newling and Bruce. A. Bassett and Renée Hlozek and Martin Kunz and Mathew Smith and Melvin Varughese},
journal= {arXiv preprint arXiv:1110.6178},
year = {2016}
}
备注
10 figures, 14 pages