Powered by Indico
v3.1
Позаяк частотний підхід в статистиці широко використовувався протягом 20 століття, сучасний прогрес в розвитку комп’ютерних технологій призвів до розширення використання баєсових підходів. Великою перевагою баєсових методів є можливість отримання постеріорних розподілів ймовірності значень параметрів моделі на противагу точковим оцінкам. Ми використовуємо підхід Монте-Карло Марківських ланцюжків для аналізу спостережних даних про кількість перших галактик у Всесвіті. Оскільки властивості частинок темної матерії впливають на процеси формування структур, можемо отримати обмеження на масу частинки темної матерії. Окрім того, ми маємо можливість оцінити величини інтегрованої правдоподібності і виконати порівняння різних моделей темної матерії.