Redundancia e identificabilidad de parámetros

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Título original:

Parameter Redundancy and Identifiability

Contenido del libro:

Los modelos estadísticos y matemáticos se definen mediante parámetros que describen distintas características de esos modelos. Lo ideal sería poder encontrar estimaciones de parámetros para cada parámetro de ese modelo, pero, en algunos casos, esto no es posible. Por ejemplo, dos parámetros que sólo aparecen en el modelo como producto no podrían estimarse individualmente; sólo puede estimarse el producto. Se dice que un modelo de este tipo es redundante en cuanto a los parámetros, o los parámetros se describen como no identificables. Este libro explica por qué la redundancia de parámetros y la no identificabilidad son un problema y los diferentes métodos que pueden utilizarse para su detección, incluso en un contexto bayesiano.

Características principales de este libro:

⬤ Discusión detallada de los problemas causados por la redundancia de parámetros y la no identificabilidad.

⬤ Explicación de los diferentes métodos generales para detectar la redundancia de parámetros y la no identificabilidad, incluyendo álgebra simbólica y métodos numéricos.

⬤ Capítulo sobre la identificabilidad bayesiana.

⬤ En todo el libro se utilizan ejemplos ilustrativos para demostrar claramente cada problema y método. Se dispone de código Maple y R para estos ejemplos.

⬤ Un enfoque más profundo en las áreas de modelos discretos y continuos de espacio de estados y estadística ecológica, incluyendo métodos que se han desarrollado específicamente para cada una de estas áreas.

Este libro está diseñado para que la redundancia de parámetros y la no identificabilidad sean accesibles y comprensibles para un público amplio, desde estudiantes de máster y doctorado hasta investigadores, pasando por matemáticos y estadísticos y profesionales que utilizan modelos matemáticos o estadísticos.