A Bayesian quantification of consistency in correlated datasets
A Bayesian quantification of consistency in correlated datasets
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相关数据集中一致性的贝叶斯量化
DOI：
10.1093/mnras/stz132
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发表时间：
2019
影响因子：
4.8
通讯作者：
Troester Tilman
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Koehlinger Fabian;Joachimi Benjamin;Asgari Marika;Viola Massimo;Joudaki Shahab;Troester Tilman
我们提出了三个层次的贝叶斯一致性检验的一般情况下相关的数据集。基于分配给每个数据集的模型参数的副本，这些检验的范围从作为全局汇总统计量的贝叶斯证据比，到模型参数差异的后验分布，再到来自后验预测分布的数据域中的一致性检验。对于每个测试，我们激励有意义的阈值标准的内部一致性的数据集。在不失一般性的情况下，我们专注于互斥的，相关的子集相同的数据集在这项工作中。作为一个应用，我们重新审视的两点弱透镜剪切相关函数从KiDS-450数据测量的一致性分析。我们分裂这个数据集，根据大与小的角度尺度，层析红移箱组合，估计类型。我们在KiDS-450数据中没有发现任何明显的内部张力的证据，在所有情况下都有显著性。该分析中使用的软件和数据可在http://kids.strw.leidenuniv.nl/sciencedata.php上找到。
We present three tiers of Bayesian consistency tests for the general case ofcorrelateddata sets. Building on duplicates of the model parameters assigned to each data set, these tests range from Bayesian evidence ratios as a global summary statistic, to posterior distributions of model parameter differences, to consistency tests in the data domain derived from posterior predictive distributions. For each test, we motivate meaningful threshold criteria for the internal consistency of data sets. Without loss of generality we focus on mutually exclusive, correlated subsets of the same data set in this work. As an application, we revisit the consistency analysis of the two-point weak-lensing shear correlation functions measured from KiDS-450 data. We split this data set according to large versus small angular scales, tomographic redshift bin combinations, and estimator type. We do not find any evidence for significant internal tension in the KiDS-450 data, with significances belowin all cases. Software and data used in this analysis can be found at http://kids.strw.leidenuniv.nl/sciencedata.php.
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