宇宙論におけるモデル誤指定の新しい診断手法

観測精度の向上に伴うモデルの不備を検出するため、サスピシャスネス統計量を宇宙の夜明けや再電離の解釈に適用し、代替モデルなしでモデルの誤指定を診断する手法を提案した。

• 誤指定されたモデルによるベイズ推論は、誤った結果を強く支持してしまう危険性がある。
• データ間の緊張を定量化するサスピシャスネス統計量をモデル批判のツールとして導入した。
• 実際の観測データおよび模擬データを用いて、誤指定モデルの持つ緊張や不整合を検出できることを示した。
• より優れた代替モデルを用意することなく、モデルの誤りを強く排除できる点が特徴である。

原文タイトル: When precise inference is wrong: Diagnosing model misspecification with applications to cosmic dawn and reionisation

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