モデルが失敗するとき:重力波天文学における事後予測チェックとモデル誤特定化の紹介【JST・京大機械翻訳】

Romero-Shaw Isobel M.; Thrane Eric; Lasky Paul D.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212536120604 整理番号：22P0288091

モデルが失敗するとき:重力波天文学における事後予測チェックとモデル誤特定化の紹介【JST・京大機械翻訳】

When models fail: an introduction to posterior predictive checks and model misspecification in gravitational-wave astronomy

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発行年： 2022年02月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月08日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

Bayes推論は重力波天文学における強力なツールである。それは,コンパクト-オブジェクト連接の併合の性質を推論することを可能にし,これらの併合者が質量,スピン,および赤方偏移に従って母集団としてどのように分布するかを決定する。重要な結果がBayes推論を用いてますます導かれるので,Bayes法に関する精査が増えている。このレビューにおいて,著者らは,Bayes推論で得られた結果が,仮定されたモデル(s)の欠陥のために誤解を招くモデル誤指定の現象について議論する。このような欠陥は物理システムを記述する真のパラメータの推論を妨げることができる。それらはまた,”最良適合”モデルを区別する能力も低減でき,モデルAが現実の記述が明確でないならば,モデル ̄Aがモデル ̄Bよりも優先されるという言葉を誤解できる。広く言うと,モデルが失敗する2つの方法がある:データを適切に記述できないモデル(信号またはノイズのどちらか)は誤指定尤度を持つ。例えば,ブラックホール質量の分布を記述するためのポピュレーションモデルは,以前に誤指定した事前確率による真の母集団を適切に記述できない。重力波天文学に触発された例を用いて誤指定モデルをスポットするのに有用なテストとチェックを推奨した。本質的概念を例証するために,コンパニオンピトンノートブックを含む。【JST・京大機械翻訳】

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