贝叶斯模型选择：应用于基本物理常数的调整
摘要：随机效应模型和位置-尺度模型通常用于物理学和化学中的Birge比值方法，用于调整基本物理常数，如普朗克常数或牛顿引力常数，而随机效应模型则是医学中常用的元分析方法。这两个竞争模型用于增加测量结果的引用不确定性，以使其一致。本研究推导了内在Bayes因子（IBF）以比较随机效应模型和位置-尺度模型，并回答了哪个模型在确定牛顿引力常数方面表现更好的问题。实证研究的结果支持Birge比值方法的应用，该方法目前用于调整牛顿引力常数CODATA 2018值及其不确定性。模拟研究的结果表明，即使数据只包含少量测量结果，建议的模型选择过程也是关键。
作者：Olha Bodnar and Viktor Eriksson
论文ID：2104.01977
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2021-04-06