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广义相对论与量子宇宙学

arXiv:2210.00110 (gr-qc)
[提交于 2022年9月30日 ]

标题: LIGO-Virgo GWTC-2 事件的嵌套采样分析中的顺序统计学回顾

标题: An Order Statistics Post-Mortem on LIGO-Virgo GWTC-2 Events Analysed with Nested Sampling

Authors:Talya Klinger, Michalis Agathos
摘要: LIGO-Virgo合作组对引力波事件进行的数据分析使用嵌套抽样来计算贝叶斯证据和后验分布,以推断致密双星源的特性。 由于受限先验的抽样效果不佳,嵌套抽样算法可能会表现异常,无法忠实地对后验分布进行抽样。 Fowlie等人(2020)概述了一种验证嵌套抽样性能的方法,或利用似然插入顺序统计量来识别参数空间中的问题,如平台现象。 在此,该方法被应用于LIGO-Virgo合作组第一和第二引力波瞬变目录(GWTC-1和GWTC-2)中所有事件的嵌套抽样分析。 在目录中的45个事件中测试了插入顺序统计量的均匀性,发现除了少数对最终后验分布影响可以忽略的例外情况外,目录中事件分析的数据与无偏先验抽样是一致的。 然而,在目录级别的元检验中存在微弱的不均匀性证据,得到Kolmogorov-Smirnov元p值为1.44 * 10-3。
摘要: The data analysis carried out by the LIGO-Virgo collaboration on gravitational-wave events utilizes nested sampling to compute Bayesian evidences and posterior distributions for inferring the source properties of compact binaries. With poor sampling from the constrained prior, nested sampling algorithms may misbehave and fail to sample the posterior distribution faithfully. Fowlie et al. (2020) outlines a method of validating the performance of nested sampling, or identifying pathologies such as plateaus in the parameter space, using likelihood insertion order statistics. Here, this method is applied to nested sampling analyses of all events in the first and second gravitational wave transient catalogs (GWTC-1 and GWTC-2) of the LIGO-Virgo collaboration. The insertion order statistics are tested for uniformity across 45 events in the catalog and it is found that, with a few exceptions that have negligible effect on the final posteriors, the data from the analysis of events in the catalog is consistent with unbiased prior sampling. There is, however, weak evidence against uniformity at the catalog-level meta-test, yielding a Kolmogorov-Smirnov meta-p-value of 1.44 * 10-3.
评论: 8页
主题: 广义相对论与量子宇宙学 (gr-qc)
引用方式: arXiv:2210.00110 [gr-qc]
  (或者 arXiv:2210.00110v1 [gr-qc] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.00110
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: ANNALEN DER PHYSIK 2022, 2200271
相关 DOI: https://doi.org/10.1002/andp.202200271
链接到相关资源的 DOI

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来自: Talya Klinger [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2022 年 9 月 30 日 22:02:59 UTC (771 KB)
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