The predicted H-mode power threshold, PL−H, for ITER is generally estimated from the international global H-mode threshold database (IGDBTH) by ordinary least squares log–linear (OLS) regressions. Such fits assume that errors are uncorrelated and (i) errors in PL−H are much greater than those in the other parameters, (ii) errors are normally distributed and (iii) relative errors are equal for all experiments. In this paper, the validity of this statistical model for the IGDBTH is examined, by use of the more generalized maximum-likelihood method. Results indicate that all three assumptions bias the resulting scaling and so need to be relaxed. A fit relaxing all three constraints lies outside the error bars of the OLS, indicating that the choice of the statistical model makes a significant contribution to the resulting scaling. A chi-squared analysis shows that none of the studied models are entirely consistent with the data, indicating that further refinement of the physical and statistical model is required. For ITER-like parameters, a maximum-likelihood analysis shows a predicted threshold of 38.4 MW, compared with 31.1 MW for the OLS, indicating that OLS tends to under predict and that quoted confidence intervals tend to be too small. However, further studies of the sources of errors in the IGDBTH would be required before estimates based on more detailed statistical models can be given with confidence.
ITERのHモードパワー閾値PL−Hの予測は、一般に国際Hモード閾値データベース（IGDBTH）から通常最小二乗法による対数線形回帰（OLS）を用いて推定される。このようなフィッティングは、誤差が無相関であり、（i）PL−Hの誤差が他のパラメータの誤差よりもはるかに大きく、（ii）誤差が正規分布に従い、（iii）すべての実験で相対誤差が等しいことを仮定している。本論文では、より一般化された最尤法を用いて、IGDBTHに対するこの統計モデルの妥当性を検証する。その結果、3つの仮定すべてが結果として得られるスケーリングにバイアスを導入し、したがって緩和される必要があることが示された。3つの仮定すべてを緩和したフィッティングはOLSの誤差範囲外にあり、統計モデルの選択が結果として得られるスケーリングに有意な寄与をしていることを示している。カイ二乗解析により、検討したモデルのいずれもデータと完全には一致せず、物理モデルおよび統計モデルのさらなる改良が必要であることが示された。ITER類似パラメータに対して、最尤法による解析では予測閾値は38.4 MWであり、OLSによる31.1 MWと比較された。これは、OLSが過小予測する傾向があり、提示される信頼区間が過小である傾向があることを示している。しかしながら、より詳細な統計モデルに基づく推定値を確信を持って提示するためには、IGDBTHにおける誤差の原因に関するさらなる研究が必要である。