Nested sampling cross-checks using order statistics
Nested sampling cross-checks using order statistics
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使用顺序统计进行嵌套抽样交叉检查
DOI：
10.1093/mnras/staa2345
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发表时间：
2020
影响因子：
4.8
通讯作者：
Fowlie A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Fowlie A
嵌套采样 (NS) 是现代天体物理学、宇宙学、引力波天文学和粒子物理学中数据分析的宝贵工具。我们确定了 NS 的一个以前未使用的与顺序统计相关的属性：新活点到现有活点的插入索引应该是均匀分布的。这一观察结果使我们能够对单次 NS 运行创建一种新颖的交叉检查。这些测试可以检测 NS 运行何时无法从受约束的先验和似然函数的平台中采样新的活动点，这打破了 NS 的假设，从而导致不可靠的结果。我们将交叉检查应用于具有 2-50 维已知分析结果的玩具函数上的 NS 运行，表明我们的方法可以检测各种可能性、设置和维度上的有问题的运行。作为实际应用的示例，我们交叉检查了在宇宙学模型选择的背景下执行的 NS 运行。由于交叉检查很简单，我们建议它成为每次适用的 NS 运行的强制性测试。
Nested sampling (NS) is an invaluable tool in data analysis in modern astrophysics, cosmology, gravitational wave astronomy, and particle physics. We identify a previously unused property of NS related to order statistics: the insertion indexes of new live points into the existing live points should be uniformly distributed. This observation enabled us to create a novel cross-check of single NS runs. The tests can detect when an NS run failed to sample new live points from the constrained prior and plateaus in the likelihood function, which break an assumption of NS and thus leads to unreliable results. We applied our cross-check to NS runs on toy functions with known analytic results in 2–50 dimensions, showing that our approach can detect problematic runs on a variety of likelihoods, settings, and dimensions. As an example of a realistic application, we cross-checked NS runs performed in the context of cosmological model selection. Since the cross-check is simple, we recommend that it become a mandatory test for every applicable NS run.
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影响因子：
4.4
作者：
Nielsen, Steven O.
通讯作者：
Nielsen, Steven O.
DOI：
--
发表时间：
2018-05
期刊：
arXiv: Computation
影响因子：
--
作者：
R. Salomone;Leah F. South;A. M. Johansen;C. Drovandi;Dirk P. Kroese
通讯作者：
R. Salomone;Leah F. South;A. M. Johansen;C. Drovandi;Dirk P. Kroese
DOI：
10.1093/bioinformatics/btu675
发表时间：
2015-02-15
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Johnson R;Kirk P;Stumpf MP
通讯作者：
Stumpf MP
DOI：
10.1111/j.1745-3933.2007.00306.x
发表时间：
2007-05-01
影响因子：
4.8
作者：
Liddle, Andrew R.
通讯作者：
Liddle, Andrew R.
麻醉：嵌套采样可视化
影响因子：
--
作者：
Will Handley
通讯作者：
Will Handley