基于贝叶斯分层模型的物理数据融合分析

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本文应用基于贝叶斯分层模型的稳健性统计方法,处理物理测量数据融合分析问题,在中子寿命数据和大麦哲伦星云距离数据上计算出最优估计值和其置信区间,取得了较好的效果。在许多学科中,合并多源数集据取得更优的整体精度是重大难题,贝叶斯理论是处理这一难题的有效方法。然而,数据集通常不服从高斯分布且存在随机误差,这是制约该项技术推广应用的主要瓶颈。本文基于贝叶斯理论,构造贝叶斯分层模型,为其选取合适的先验分布,并对多源数据集的合并分析进行研究。具体内容包括:应用贝叶斯分层模型分析独立测量数据,结合基础方法和频率学派方法,评估模型拟合效果,修正模型;应用经修正的模型处理中子寿命和大麦哲伦星云距离等数据集的融合分析问题,求出其拟合值与置信区间。应用贝叶斯分层模型求出的中子寿命最优估计值及其68.27%置信区间为τn=879.85+0.60-0.84s,而其MFV统计结果为τn=881.16+2.25-2.35s,中位数及其置信区间为τn=881.50+5.5-3s。对LMC距离的拟合,贝叶斯分层模型得到(m-M)0=18.491+0.056-0.071mag,应用一种最新的频率学派层次模型得到(m-M)0=18.477±0.051 mag。模型计算结果表明,贝叶斯分层模型有着良好的稳健性,对于数据的异常值不敏感。分层模型也可以很好的处理数据的非高斯误差和数据间的相关性,这些特性令传统方法的应用受到巨大的限制。本文旨在应用贝叶斯理论分析多源数据误差的逻辑联系,对数据进行校准,为处理多源数据合并分析问题提供一种有效方法。
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