Das digitale Zeitalter war ein enormer Segen für die Bereiche Statistik und Astronomie. Laut Dr. Max Bonamente, Professor für Physik und Astronomie an der University of Alabama in Huntsville (UAH), sind die meisten Astronomen jedoch nicht ausreichend ausgebildet, um die erheblichen Vorteile zu erkennen, die sich aus der Kombination dieser Disziplinen ergeben. Er und seine Kollegen arbeiten daran, all dies durch bahnbrechende Forschung auf dem aufstrebenden Gebiet der Astrostatistik zu ändern.
Dr. Bonamente veröffentlichte einen Artikel in der Monatliche Mitteilungen der Royal Astronomical Society Es zeigt eine innovative neue Variante der Wahrscheinlichkeitsverteilungen, die verspricht, die Art und Weise, wie kosmologische Daten interpretiert werden können, zu revolutionieren.
„Traditionell waren Astronomen schlechte Statistiker – wir erstellen die Statistiken gern im Laufe der Zeit“, erklärt der Forscher. „In meiner neuesten Arbeit geht es um eine neue Methode zur Erklärung systematischer Fehler. Sie beschreibt eine neue Wahrscheinlichkeitsverteilungsmethode, die ich entwickelt habe und an die vorher noch nicht gedacht wurde. Das ist nerdiger Kram, hat aber Auswirkungen auf das wirkliche Leben, wenn es darum geht, aus Beobachtungen Schlussfolgerungen zu ziehen.“ Viele Astronomen verfügen nicht über den nötigen mathematischen Hintergrund, um Statistiken sorgfältig zu erstellen. Es ist schwierig, weil Statistiken im Kern harte Mathematik sind. Nur wenige Menschen möchten sich die zusätzliche Zeit dafür nehmen. Natürlich denken nicht alle so.“
Dies wird durch den Erfolg eines Workshops mit dem Titel „iid2022: Statistical Methods for Event Data“ und dem Untertitel „Illuminating the Dynamic Universe“ belegt, der kürzlich von UAH, einem Teil des University of Alabama Systems, veranstaltet wurde. Dr. Bonamente und sein Kollege Dr. Lingling Zhao, ein Assistenzprofessor für Weltraumwissenschaften, organisierten den Workshop.
Ziel des Treffens war es, jungen Wissenschaftlern die richtigen statistischen Methoden für die Analyse und Interpretation von Daten beizubringen. Dazu gehörte auch die praktische gemeinsame Analyse von Probenproblemen mithilfe fortschrittlicher Software. Das Treffen bot auch ein Forum für Astronomen und Forscher in verwandten Bereichen, um sich über aktuelle Fortschritte bei der Analyse von Ereignisdaten auszutauschen.
Unter „Ereignisdaten“ versteht man die Sammlung einzelner Ereignisse – in der Astronomie typischerweise Lichtphotonen, aber auch Neutrinos oder andere Teilchen. Diese Ereignisse können durch statistische Anwendungen als Funktion von Ort (Bilder), Zeit (z. B. Lichtkurven) oder Energie oder Wellenlänge (Spektren) untersucht werden. Ereignisse können auch als Ensembles von Größen definiert werden, wie zum Beispiel Gravitationswellenereignisse oder Galaxienhaufen, die durch Messungen des kosmischen Mikrowellenhintergrunds entdeckt wurden, dem gekühlten Überrest des ersten Lichts, das sich jemals frei durch das Universum bewegen konnte.
Der gebürtige Italiener Dr. Bonamente zog 1997 in die USA und ist Absolvent der UAH, der sowohl einen MS- als auch einen Ph.D.-Abschluss erworben hat. in Physik an der UAH, wo er die Verwendung einer statistischen Methode namens Markov Chain Monte Carlo (MCMC) zur Analyse kosmologischer Ereignisse entwickelt hat. MCMCs umfassen eine Klasse spezieller Algorithmen, die in Wahrscheinlichkeitsverteilungen verwendet werden, einer mathematischen Funktion, die die Wahrscheinlichkeiten für das Auftreten verschiedener möglicher Ergebnisse eines Experiments angibt.
„Diese Methoden haben es ermöglicht, Daten schneller und genauer zu analysieren“, stellt der Forscher fest. „Heutzutage ist maschinelles Lernen in der Astronomie allgegenwärtig. Wir haben MCMCs zum Beispiel verwendet, um die Hubble-Konstante zu messen, was damals eine große Sache war.“ Die Hubble-Konstante ist eine der wichtigsten Zahlen in der Kosmologie, denn sie sagt uns, wie schnell sich das Universum ausdehnt.
Die Astrostatistik stellt die Zukunft des Big-Data-Managements und der Analyse in der Astronomie dar, da die neuesten Technologien atemberaubende Datenmengen von wirklich überwältigender Komplexität produzieren. Die Herausforderung, diese Daten zu analysieren, wächst nur exponentiell, da sich neue Datenerfassungsmechanismen in Radio-, Mikrowellen-, Infrarot-, Röntgen-, Gammastrahlen-, Interferometer- und optischen Instrumenten entwickeln, die neue statistische Algorithmen und Techniken erfordern, um alles zu verstehen.
„Die meisten Astronomen oder Physiker wissen nicht viel über Wahrscheinlichkeitstheorie, geschweige denn über Statistik“, betont Dr. Bonamente. „Die Aufgabe eines Wissenschaftlers sollte darin bestehen, vorsichtig zu sein und nicht dem Wunsch nachzugeben, ein großartiges neues Ergebnis zu finden, wenn es noch nicht da ist. Daher ist die Verbindung von Mathematik und Astronomie für mich die natürliche Richtung.“
Mehr Informationen:
Massimiliano Bonamente, Systematische Fehler in der Maximum-Likelihood-Regression von Poisson-Zählungsdaten: Einführung der überdispersen χ2-Verteilung, Monatliche Mitteilungen der Royal Astronomical Society (2023). DOI: 10.1093/mnras/stad463