Redundancja i identyfikowalność parametrów

Opinie czytelników

Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 2 głosach.

Oryginalny tytuł:

Parameter Redundancy and Identifiability

Zawartość książki:

Modele statystyczne i matematyczne są definiowane przez parametry, które opisują różne cechy tych modeli. W idealnej sytuacji możliwe byłoby znalezienie oszacowań parametrów dla każdego parametru w tym modelu, ale w niektórych przypadkach nie jest to możliwe. Na przykład dwa parametry, które pojawiają się w modelu tylko jako iloczyn, nie mogą być oszacowane indywidualnie; można oszacować tylko iloczyn. Taki model określa się jako redundantny parametrowo lub parametry określa się jako nieidentyfikowalne. Niniejsza książka wyjaśnia, dlaczego redundancja parametrów i nieidentyfikowalność jest problemem oraz różne metody, które mogą być stosowane do wykrywania, w tym w kontekście bayesowskim.

Kluczowe cechy tej książki:

⬤ Szczegółowe omówienie problemów powodowanych przez redundancję parametrów i nieidentyfikowalność.

⬤ Wyjaśnienie różnych ogólnych metod wykrywania redundancji parametrów i nieidentyfikowalności, w tym algebry symbolicznej i metod numerycznych.

⬤ Rozdział na temat identyfikowalności bayesowskiej.

⬤ Przykłady ilustrujące każdy problem i metodę. Dla tych przykładów dostępny jest kod Maple i R.

⬤ Więcej uwagi poświęcono dyskretnym i ciągłym modelom przestrzeni stanów oraz statystyce ekologicznej, w tym metodom opracowanym specjalnie dla każdego z tych obszarów.

Książka ta została zaprojektowana tak, aby redundancja parametrów i nieidentyfikowalność były dostępne i zrozumiałe dla szerokiego grona odbiorców, od studentów studiów magisterskich i doktoranckich po naukowców, od matematyków i statystyków po praktyków korzystających z modeli matematycznych lub statystycznych.