Quantifying the Bayesian Evidence for a Planet in Radial Velocity Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present results from a data challenge posed to the radial velocity (RV) community: namely, to quantify the Bayesian “evidence” for n = {0, 1, 2, 3} planets in a set of synthetically generated RV data sets containing a range of planet signals. Participating teams were provided the same likelihood function and set of priors to use in their analysis. They applied a variety of methods to estimate , the marginal likelihood for each n -planet model, including cross-validation, the Laplace approximation, importance sampling, and nested sampling. We found the dispersion in across different methods grew with increasing n -planet models: ∼3 for zero planets, ∼10 for one planet, ∼10 2 –10 3 for two planets, and >10 4 for three planets. Most internal estimates of uncertainty in for individual methods significantly underestimated the observed dispersion across all methods. Methods that adopted a Monte Carlo approach by comparing estimates from multiple runs yielded plausible uncertainties. Finally, two classes of numerical algorithms (those based on importance and nested samplers) arrived at similar conclusions regarding the ratio of for n- and ( n + 1)-planet models. One analytic method (the Laplace approximation) demonstrated comparable performance. We express both optimism and caution: we demonstrate that it is practical to perform rigorous Bayesian model comparison for models of ≤3 planets, yet robust planet discoveries require researchers to better understand the uncertainty in and its connections to model selection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».