Zastosowania twierdzenia Bayesa do analizy niepewnych danych doświadczalnych

• Autorzy: Fornalski K. W. , Dobrzyński L.

Warianty tytułu

EN

The application of the Bayesian analysis to the problem of experimental uncertainties

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy omówiono ideę zastosowania analizy bayesowskiej przy dopasowaniu dowolnej krzywej teoretycznej do przykładowych punktów doświadczalnych zawierających tzw. wybicia (ang. outliers) lub mających rozrzut przekraczający deklarowane niepewności eksperymentalne. Wyniki zobrazowano na kilku przykładach, na podstawie których porównano metody bayesowskie z klasycznymi metodami analizy statystycznej. Zaprezentowano także możliwość względnej oceny wiarygodności dwóch różnych modeli opisujących jednakowe dane.

EN

The paper reviews the application of the Bayesian analysis to the fitting of any theoretical curve to exemplary experimental data containing "outliers" or exhibiting scatter of points exceeding declared experimental uncertainties. The results were presented for several examples. Basing on them the Bayesian methods were compared with classical statistical methods of data analysis. The paper presents also a possibility of the relative credibility estimation for two different models applied to the same experimental data.

Słowa kluczowe

PL

niepewne dane doświadczalne; niepewność pomiaru; bayesowska analiza danych; zastosowania analizy bayesowskiej; twierdzenie Bayesa

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Fizyczne
• Czasopismo: Postępy Fizyki
• Rocznik: 2010
• Tom: T. 61, z. 5
• Strony: 178--192
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., wykr.

Twórcy

autor

Fornalski K. W.

autor

Dobrzyński L.

• Instytut Problemów Jądrowych im. Andrzeja Sołtana, 05-400 Otwock-Świerk, Wydział Fizyki, Uniwersytet w Białymstoku, Lipowa 41, 15-424 Białystok

Bibliografia

• Bayarri, M. J. oraz Berger, J. O. (1992), Robust bayesian bounds for outlier detection, Dep. of Statistics, Purdue University, Technical Report #92-43C, wrzesień 1992
• Box, G. E. P. oraz Tiao, G. C. (1968), A Bayesian approach to some outlier problems, Biometrika, nr 55/1968, 1, pp. 119-129
• Dobrzyński, L. (1996), Wnioskowanie bayesowskie i metoda maksymalnej entropii w naukach przyrodniczych, Postępy Fizyki, Tom 47, Zeszyt 3/1996, pp. 215-262
• Ekiz, U. (2002), A bayesian method to detect outliers in multivariate linear regression, Hacettepe Journal of Mathematics and Statistics, numer 31 (2002), pp. 77-82
• Fornalski, K. W. oraz Dobrzyński, L. (2009), Ionizing radiation and health of nuclear industry workers, International Journal of Low Radiation, vol. 6, no 1, 2009, pp. 57-78
• Fornalski, K. W. oraz Dobrzyński, L. (2010), The healthy worker effect and nuclear industry workers, Dose-Response 2010
• Freeman, P. R. (1980), On the number of outliers in data from a linear model, Trabajos de Estadistica y de Investigación Operativa (Springer), vol. 31, nr 1/1980, pp. 349-365
• Justel, A. oraz Pena, D. (2001), Bayesian unmasking in linear models, Computational Statistics & Data Analysis (Elsevier Science), vol. 36, issue 1, 2001
• Kitagawa, G. oraz Hirotugu, A. (1982), A quasi bayesian approach to outlier detection, Ann. Inst. Statist. Math., nr 34 (1982), część B, pp. 389-398
• Sivia, D. S. (1996), Dealing with Duff Data, in MaxEnt 96: Proc. Maximum Entropy Conf. M.Sears, V.Nedeljkovic, N.E.Pendock, S.Sibisi, Eds., Univ. Witwatersrand, Johannesburg, South Africa, p. 131-137
• Sivia, D. S. oraz Skilling, J. (2006), Data Analysis. A Bayesian Tutorial, second edition, Oxford University Press 2006