Cosmological measurements from the CMB and BAO are insensitive to the tail probability in the assumed likelihood
Notice bibliographique
Résumé
Abstract When fitting cosmological models to data, a Bayesian framework is commonly used, requiring assumptions on the form of the likelihood and model prior. In light of current tensions between different data, it is interesting to investigate the robustness of cosmological measurements to statistical assumptions about the likelihood distribution from which the data was drawn. We consider the impact of changes to the likelihood caused by uncertainties due to the finite number of mock catalogs used to estimate the covariance matrix, leading to the replacement of the standard Gaussian likelihood with a multivariate t-distribution. These changes to the likelihood have a negligible impact on recent cosmic microwave background (CMB) lensing and baryon acoustic oscillation (BAO) measurements, for which covariance matrices were measured from mock catalogs. We then extend our analysis to perform a sensitivity test on the Gaussian likelihoods typically adopted, considering how increasing the size of the tails of the likelihood (again using a t-distribution) affects cosmological inferences. For an open ΛCDM model constrained by BAO alone, we find that increasing the weight in the tails shifts and broadens the resulting posterior on the parameters, with a ∼0.2–0.4σ effect on ΩΛ and Ωk. In contrast, the CMB temperature and polarization constraints in ΛCDM showed less than 0.03σ changes in the parameters, except for {τ, ln(1010 A s), σ 8, S 8, σ 8Ω0.25 m, z re, 109 A s e -2τ } which shifted by around 0.1–0.2σ. If we use solely ℓ < 30 data, the amplitude A s e -2τ varies in the posterior mean by 0.7σ and the error bars increase by 6%. We conclude, at least for current-generation CMB and BAO measurements, that uncertainties in the shape and tails of the likelihood do not contribute to current tensions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».