Estimação dos redshift de galáxias utilizando dados de fotometria: uma abordagem GAMLSS

• Autor(a) principal: Debastiani Neto, João
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UEL
• Texto Completo: https://repositorio.uel.br/handle/123456789/17204
• topic: Análise de componentes principais; Astronomia; GAMLSS; Redshift fotométrico; Suavizadores; Ciências Exatas e da Terra - Matemática; Principal component analysis; Astronomy; GAMLSS; Photometric redshift; Smoothing

Cosmologia é um ramo da astronomia que busca por interpretar as origens do Universo, bem como investigar os objetos nela presentes. Compreender como os elementos celestes interagem e quais os fatores que influenciam para tal aspecto, são alguns dos anseios dos pesquisadores que se debruçam nestas questões. Desde o início do século XX, pesquisadores referem-se a expansão constante do Universo, de maneira que galáxias e estrelas estão, em geral, se afastando da Terra a uma certa velocidade. Astrônomos e pesquisadores desta área são capazes de identificar tal afastamento (ou aproximação), por meio de uma medida denominada redshift, que refere-se ao deslocamento da luz originária destes objetos celestes para o infravermelho baseado em seu comprimento de onda. Algumas técnicas possibilitam obter uma estimativa destes redshift, dentre os quais se destacam o redshift espectroscópico e o redshift fotométrico. Embora a primeira destas técnicas seja mais apurada no que se refere aos valores estimados, o segundo método propõe uma diminuição de tempo e de recursos, sendo assim, a mais considerada. Diversas alternativas na estimação de redshift fotométricos se mostraram extremamente eficazes e altamente utilizadas, dentre os quais se destacam modelos estatísticos vinculadas a técnicas de Machine Learning e Decision Tree. Buscando-se apresentar uma nova alternativa para tal problemática, foi proposta a presente pesquisa, cujo objetivo consiste na implementação de um Modelo Aditivo Generalizado para Locação, Escala e Forma (GAMLSS) visando a estimativa de desvios para o vermelho fotométricos de galáxias, segundo a fotometria de diferentes comprimentos de ondas (bandas). Entende-se que devido a natureza mais robusta e flexível dos GAMLSS, pode-se obter resultados mais satisfatórios do que os encontrados na literatura para os Modelos Lineares Generalizados (GLM), bem como uma alternativa viável para pesquisas fundamentadas em redes neurais e decision tree. Para tanto, considerou-se para a análise e interpretação dos dados o software R, de maneira que o conjunto de dados utilizado foi proveniente do pacote CosmoPhotoz, em particular, o conjunto denominado PHoto-z Accuracy Testing (PHAT0). Devido a elevada quantidade de observações contidas nesta base de dados (169520 dados), foi estabelecido, para análise desta pesquisa, um total de 8476 observações (5% da base PHAT0), sendo composta 12 variáveis (redshift fotométrico e 11 magnitudes de filtros). Por meio da análise realizada, observou-se que as variáveis explicativas são altamente correlacionadas, sendo necessário a utilização da técnica de análise de componentes principais (PCA). O modelo GAMLSS ajustado que apresentou melhores resultados contou com suavizadores (thin plate spline s(·)) para os quatro parâmetros da distribuição Box-Cox t (BCTo). Em síntese, a classe de modelos GAMLSS é uma alternativa eficaz para estimação de redshift fotométrico, apresentando-se como uma opção interessante para modelagem de dados desta natureza.