Uma abordagem estatística sobre a estimação de redshifts de quasares usando dados do S-PLUS
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSCAR |
Texto Completo: | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/16618 |
Resumo: | Redshift is a cosmic index used to measure distances to astronomical objects. The study of this quantity is important for the understanding of the expansion of the Universe and the current objective of the stars, according to cosmology. In this work, we are interested in estimating distances of quasars, which are luminous celestial objects known by its high redshifts, indicating that they are at great distances from Earth. The estimation of redshift can be performed via spectroscopy, but this technique has a high cost and requires a large amount of time for cosmic observation. Thus, photometric surveys have been highly valuable in this field, as they also provide relevant information for measuring redshift, despite having low resolution and less precision. The goal of this work is to improve the estimation of photometric redshifts for quasars from S-PLUS (Southern Photometric Local Universe Survey). In order to do that, we build statistical models based on the estimation of conditional densities using the FlexCoDE algorithm. In addition, we study the influence of narrowband filters (narrow bands) on the model, currently available only in S-PLUS, and compare it with the results of a previously developed neural network model, with the purpose of confirming the significance of these bands. We found from the analysis that narrow bands significantly improve the estimates of the conditional density of the photometric redshift, although this improvement is not observed in point estimators for the redshift. However, the diagnosis detected that the tested models, both from FlexCoDE and from neural networks, may be improved. |
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Soares, Gabriela PereiraIzbicki, Rafaelhttp://lattes.cnpq.br/9991192137633896Nakazono, Liliannehttp://lattes.cnpq.br/8135231533828484http://lattes.cnpq.br/55028744879300002abfc96f-75be-4d88-a0f7-3ec477be30432022-09-14T17:59:39Z2022-09-14T17:59:39Z2022-09-08SOARES, Gabriela Pereira. Uma abordagem estatística sobre a estimação de redshifts de quasares usando dados do S-PLUS. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2022. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/16618.https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/16618Redshift is a cosmic index used to measure distances to astronomical objects. The study of this quantity is important for the understanding of the expansion of the Universe and the current objective of the stars, according to cosmology. In this work, we are interested in estimating distances of quasars, which are luminous celestial objects known by its high redshifts, indicating that they are at great distances from Earth. The estimation of redshift can be performed via spectroscopy, but this technique has a high cost and requires a large amount of time for cosmic observation. Thus, photometric surveys have been highly valuable in this field, as they also provide relevant information for measuring redshift, despite having low resolution and less precision. The goal of this work is to improve the estimation of photometric redshifts for quasars from S-PLUS (Southern Photometric Local Universe Survey). In order to do that, we build statistical models based on the estimation of conditional densities using the FlexCoDE algorithm. In addition, we study the influence of narrowband filters (narrow bands) on the model, currently available only in S-PLUS, and compare it with the results of a previously developed neural network model, with the purpose of confirming the significance of these bands. We found from the analysis that narrow bands significantly improve the estimates of the conditional density of the photometric redshift, although this improvement is not observed in point estimators for the redshift. However, the diagnosis detected that the tested models, both from FlexCoDE and from neural networks, may be improved.Redshift é um indicador cósmico utilizado para medir distâncias de objetos astronômicos. O estudo desta quantidade é importante para o entendimento da expansão do Universo e o afastamento das galáxias, conforme a cosmologia atual. Neste trabalho, temos interesse em estimar distâncias de quasares, que são corpos celestes luminosos conhecidos por apresentarem altos redshifts, indicando que estes estão a grandes distâncias da Terra. A estimação do redshift pode ser realizada via espectroscopia, porém essa técnica possui um alto custo e tempo de observação cósmica. Assim, levantamentos fotométricos têm sido altamente valiosos neste campo, visto que também trazem informações relevantes para aferição do redshift, apesar de possuı́rem baixa resolução e menor precisão. O objetivo deste trabalho é, a partir de dados fotométricos de quasares do S-PLUS (Southern Photometric Local Universe Survey), construir modelos estatı́sticos baseados na estimação de densidade condicional partindo do algoritmo FlexCoDE, a fim de melhorar a estimação de redshifts fotométricos. Além disso, há o interesse em estudar a influência de filtros de banda estreita (narrow bands) no modelo, disponı́veis atualmente apenas no S-PLUS, e comparar com os resultados de um modelo de redes neurais previamente desenvolvido, com a finalidade de confirmar a significância dessas bandas. Constatamos a partir das análises que, de fato, as narrow bands melhoram significativamente as estimativas da densidade condicional do redshift fotométrico, embora essa melhoria não seja observada em estimadores pontuais do redshift. Entretanto, o diagnóstico detectou que os modelos testados, tanto do FlexCoDE quanto das redes neurais, podem estar incorretamente especificados, se desviando da verdadeira densidade condicional.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)422705/2021-7, CNPq309607/2020-5, CNPq2019/11321-9, FAPESPporUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosEstatística - EsUFSCarAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessDensidade condicionalEstimaçãoFiltro de banda estreitaQuasarFlexCodeRedshiftS-PLUSCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::ASTRONOMIACIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICAUma abordagem estatística sobre a estimação de redshifts de quasares usando dados do S-PLUSA statistical approach to estimating quasar redshifts using S-PLUS datainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis6006003e57f161-19fe-4345-9e87-bc60eb7be98freponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALMonografia_Gabriela_Soares_Colors.pdfMonografia_Gabriela_Soares_Colors.pdfapplication/pdf1616107https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/16618/1/Monografia_Gabriela_Soares_Colors.pdf7ccb47da943d8b18e67f0ff91862f577MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/16618/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52TEXTMonografia_Gabriela_Soares_Colors.pdf.txtMonografia_Gabriela_Soares_Colors.pdf.txtExtracted texttext/plain89885https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/16618/3/Monografia_Gabriela_Soares_Colors.pdf.txt385c50ae5102b83966953de93a6d8a20MD53THUMBNAILMonografia_Gabriela_Soares_Colors.pdf.jpgMonografia_Gabriela_Soares_Colors.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6963https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/16618/4/Monografia_Gabriela_Soares_Colors.pdf.jpg918fda7f6590d841e4157396dac63f77MD54ufscar/166182023-09-18 18:32:19.429oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/16618Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:32:19Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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