Bayesian Superiority in On/Off analysis
Diese Arbeit zeigt durch Monte-Carlo-Simulationen, dass ein Bayes-Kriterium unter Verwendung eines Jeffreys-Priors dem klassischen frequentistischen Li-Ma-Ansatz in der On/Off-Analyse überlegen ist, indem es niedrigere Typ-I- und Typ-II-Fehlerraten erzielt und eine größere Robustheit gegenüber überdispersen Hintergrundverteilungen bietet.