On/Off 분석에서 베이지안 판정 기준이 고전적 Li-Ma 방식보다 우수
미지의 배경 위에서 신호를 검정하는 On/Off 문제를 두고, 세 가지 무정보 사전분포(균일, 제프리스, 척도불변)를 쓴 베이지안 기준과 고전적 빈도주의 Li-Ma 방식을 몬테카를로 시뮬레이션으로 비교한 연구다. 제프리스 사전분포를 쓴 베이지안 기준이 Li-Ma 기준보다 제1종·제2종 오류율이 모두 낮았으며, 배경 분포가 푸아송 분포보다 과산포된 경우에도 베이지안 기준이 더 견고했다.
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이 글은 AI의 도움을 받아 작성했습니다.