具有不确定误差参数的统计模型
摘要：在粒子物理的统计分析中，可能引入干扰参数以考虑各种类型的系统误差。这样一个参数的最佳估计通常被建模为具有给定标准差（对应的“系统误差”）的高斯分布变量。尽管分配的系统误差通常被视为常数，但它们本身也是不确定的。我们介绍了一种模型，可以考虑分配的系统误差的不确定性。系统方差的估计被建模为伽马分布的随机变量。得到的置信区间显示了有趣且有用的特性。例如，当平均测量以估计其均值时，随着拟合度的下降，置信区间的大小增加，而平均值对异常值的敏感性降低。我们介绍了该模型的基本特性，并探讨了几个与粒子物理相关的示例。
作者：Glen Cowan
论文ID：1809.05778
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2019-02-25