Preguntas etiquetadas con identifiability

Sé que con un modelo que no es identificable, se puede decir que los datos son generados por múltiples asignaciones diferentes a los parámetros del modelo. Sé que a veces es posible restringir los parámetros para que todos sean identificables, como en el ejemplo de Cassella & Berger, segunda edición, …

38 identifiability 

P: ¿Cuál es la forma estándar de agrupar datos utilizando un proceso Dirichlet? Cuando se usa Gibbs, los grupos de muestreo aparecen y desaparecen durante el muestreo. Además, tenemos un problema de identificabilidad ya que la distribución posterior es invariable para los reencadenamientos de conglomerados. Por lo tanto, no podemos …

14 bayesian  clustering  mcmc  dirichlet-process  identifiability 

Esta pregunta sigue en stats.stackexchange.com/q/233658 El modelo de regresión logística para las clases {0, 1} es P(y=1|x)=exp(wTx)1+exp(wTx)P(y=0|x)=11+exp(wTx)P(y=1|x)=exp⁡(wTx)1+exp⁡(wTx)P(y=0|x)=11+exp⁡(wTx) \mathbb{P} (y = 1 \;|\; x) = \frac{\exp(w^T x)}{1 + \exp(w^T x)} \\ \mathbb{P} (y = 0 \;|\; x) = \frac{1}{1 + \exp(w^T x)} Claramente, esas probabilidades suman 1. Al establecer también podríamos …

8 logistic  neural-networks  multinomial-logit  softmax  identifiability 

Es bastante intuitivo que la mayoría de las topologías / arquitecturas de redes neuronales no son identificables. Pero, ¿cuáles son algunos resultados bien conocidos en el campo? ¿Existen condiciones simples que permiten / evitan la identificabilidad? Por ejemplo, todas las redes con funciones de activación no lineales y más de …

8 neural-networks  conv-neural-network  rnn  identifiability 

Siempre lucho por obtener la verdadera esencia de la identificación en econometría. Sé que afirmamos que se puede identificar un parámetro (por ejemplo, ) si simplemente mirando su distribución (conjunta) podemos inferir el valor del parámetro. En un caso simple de , donde podemos afirmar que se identifica si sabemos …

8 estimation  identifiability