Phân Tích Bayesian Về Ngày Đo Carbon Phóng Xạ

Radiocarbon - Tập 51 Số 1 - Trang 337-360 - 2009
Christopher Bronk Ramsey1
1Research Laboratory for Archaeology, University of Oxford, Dyson Perrins Building, South Parks Road, Oxford, OX1 3QY.

Tóm tắt

Nếu muốn sử dụng các phép đo carbon phóng xạ cho mục đích niên đại, chúng ta cần phải áp dụng các phương pháp thống kê để hiệu chỉnh. Phương pháp hiệu chỉnh được sử dụng phổ biến nhất có thể coi như một ứng dụng đơn giản của thống kê Bayesian, sử dụng cả thông tin từ phép đo mới và thông tin từ đường cong hiệu chỉnh 14C. Tuy nhiên, trong hầu hết các ứng dụng niên đại, chúng ta có nhiều phép đo 14C hơn và chúng ta muốn liên kết những phép đo đó với các sự kiện trong quá khứ. Thống kê Bayesian cung cấp một khung phân tích nhất quán để thực hiện các phân tích như vậy và đang trở thành một yếu tố cốt lõi trong nhiều dự án niên đại 14C. Bài báo này cung cấp cái nhìn tổng quan về các thành phần chính của mô hình được sử dụng trong phân tích niên đại, định dạng toán học của chúng, và các ví dụ về cách thực hiện các phân tích như vậy bằng cách sử dụng phiên bản mới nhất của phần mềm OxCal (v4). Nhiều mô hình như vậy có thể được lắp ráp theo cách mô-đun từ các yếu tố đơn giản, với các ràng buộc và nhóm được xác định. Trong những trường hợp khác, các mô hình "giai đoạn đồng nhất" thường được sử dụng có thể không thích hợp, và các phân bố ramped, exponential, hoặc phân bố chuẩn của các sự kiện có thể hữu ích hơn. Khi xem xét các phân tích loại này, rất hữu ích khi có thể chạy mô phỏng trên dữ liệu tổng hợp. Các phương pháp để thực hiện các bài kiểm tra như vậy được thảo luận ở đây cùng với các phương pháp khác để chẩn đoán các vấn đề có thể xảy ra với các mô hình thống kê như vậy.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

10.1017/S0033822200058999

10.1017/S0033822200035967

10.1017/S0033822200013916

10.1017/S0033822200034093

10.1191/0959683605hl836rr

Gilks, 1996, Markov Chain Monte Carlo in Practice, 486

10.1016/0305-4403(92)90025-X

Bowman, 1995, Radiocarbon calibration: current issues, American Journal of Archaeology, 99

10.1191/0959683604hl707fa

10.1017/S0033822200052188

10.1126/science.1125682

10.1017/S0959774307000145

10.2307/2986273

Buck, 1999, BCal: an on-line Bayesian radiocarbon calibration tool, Internet Archaeology, 7

10.1017/S0033822200038248

10.1016/S0277-3791(02)00247-0

10.1017/S0003598X00080534

10.1007/978-1-4471-0231-1

10.1017/S0003598X00046561

10.1017/S0033822200038212

Bronk Ramsey, 1998, Probability and dating, Radiocarbon, 40

10.1017/S0033822200030903

Christen, 2003, Bwigg: an internet facility for Bayesian radiocarbon wiggle-matching, Internet Archaeology, 13

10.1016/S0277-3791(03)00086-6

10.1016/0012-821X(95)00066-L

Bayliss, 2007, Histories of the dead: building chronologies for five southern British long barrows [special issue], Cambridge Archaeological Journal, 17

10.1017/S0033822200033506

Karlsberg, 2006, Flexible Bayesian methods for archaeological dating

10.1017/S0033822200033154

10.1017/S0033822200030915

10.1016/0277-3791(95)00081-X

10.1017/S0033822200059002

10.1017/S0003598X00092231

Nicholls, 2001, Radiocarbon dating with temporal order constraints, Applied Statistics, 50

10.1017/S0033822200064791

10.2307/971992

Jones, 1999, New radiocarbon calibration software, Radiocarbon, 44

10.1017/S0033822200013904

Bronk Ramsey, 1994, Analysis of chronological information and radiocarbon calibration: the program OxCal, Archaeological Computing Newsletter, 41

Buck, 1996, Bayesian Approach to Interpreting Archaeological Data, 402

10.1016/j.quascirev.2007.01.019

10.1016/0305-4403(95)90002-0

Blaauw, 2005, Radiocarbon peat chronologies and environmental change, Applied Statistics, 54

10.1017/S0033822200003672

Cleal, 1995, Stonehenge in Its Landscape: Twentieth-Century Excavations, 640

10.1080/01621459.1990.10476213

10.1080/00665983.1997.11078784