Electron density and electron temperature profiles are reconstructed from Thomson scattering data on the stellarator Wendelstein 7-AS by means of systematic statistical modelling employing the Bayesian probability theory (BPT). The BPT allows for systematic combination of all information entering the measurement descriptive model considering all uncertainties of the measured data, calibration measurements, physical model parameters and measurement nuisance parameters. The BPT results are consistent with the ratio-evaluation method (REM) which is used to determine the electron temperature from the ratios of scattering signals. If compared to the sequential REM, the Bayesian error analysis is much more informative because it yields probability density functions of the quantities of interest. Moreover, systematic consideration of all the obtainable raw data, in particular those data suffering from low signal levels, results in an improved evaluation for weakly informative data. Sensitivity analysis of model parameters allows for finding crucial uncertainties which has impact on both diagnostic improvement and design.
電子密度および電子温度のプロファイルは、ベイズ確率論（BPT）を採用した系統的統計モデリングにより、ステラレータWendelstein 7-ASにおけるトムソン散乱データから再構成される。BPTは、測定データ、較正測定、物理モデルパラメータ、および測定の nuisance パラメータのすべての不確実性を考慮した測定記述モデルに入力されるすべての情報の系統的統合を可能にする。BPTの結果は、散乱信号の比から電子温度を決定するために用いられる比評価法（REM）と整合的である。逐次的なREMと比較すると、ベイズ誤差解析は、対象となる量の確率密度関数を生成するため、はるかに情報量が多い。さらに、取得可能なすべての生データ、特に信号レベルが低いデータを系統的に考慮することで、情報量の少ないデータに対する評価が改善される。モデルパラメータの感度解析により、診断の改善と設計の両方に影響を与える重要な不確実性を見出すことが可能となる。