伽玛暴数据处理中的贝叶斯方法

发布时间：2018-03-05 05:04

  本文选题：贝叶斯估计　切入点：GRBs　出处：《天文学进展》2013年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：贝叶斯推断是建立在贝叶斯定理上的一种参数估计方法。根据贝叶斯定理,当根据经验,对待估计的参量θ的分布密度p(θ)(称为"验前分布")有所了解时,在给定观测数据D的情况下,可以计算出待估参数θ的"验后分布"——p(θ|D)。p(θ|D)反映了观测结果对p(θ)的修正。所有贝叶斯统计推断都是以验后分布为基础的。贝叶斯估计法是数据分析中的有力工具,其在伽玛暴(GRBs)数据分析窗口展现了多方面的应用,例如分析光变结构,确定参数分布,检验是否存在某种谱线特征,比较和选取模型,等等。
[Abstract]:Bayesian inference is a parameter estimation method based on Bayesian theorem. According to Bayesian theorem, when we know the distribution density of estimated parameter 胃 (called "prior distribution") according to experience, Given the observed data D, The "posterior distribution" of the parameter 胃 to be estimated can be calculated-p (胃 DU. P (胃 D)) reflects the correction of the observed results to p (胃). All Bayesian statistical inferences are based on the posteriori distribution. Bayesian estimation is a powerful tool in data analysis. Its application in GRBs data analysis window shows many applications, such as analyzing the structure of phototransformer, determining the distribution of parameters, checking the existence of some spectral characteristics, comparing and selecting models, and so on.
【作者单位】： 北京师范大学天文系;
【基金】：国家自然科学基金(NSFC11173024,NSFC 10778716) 973项目(2009CB824800):中央高校基本科研业务费专项资金
【分类号】：P172.3

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本文编号：1568830