回归分析系列17— 部分可识别模型

 21 部分可识别模型

21.1 简介

在现实世界中，许多模型并不是完全可识别的。这意味着通过数据不能唯一地确定模型的参数。部分可识别模型允许在这种情况下对参数进行估计，但往往伴随着较大的不确定性。

21.2 部分可识别模型的结构

一个典型的部分可识别模型可能是这样的：

其中，某些参数如β1\beta_1β1​可能无法通过数据完全识别出来。

21.3 应对部分可识别性的策略

应对部分可识别性的策略包括：

• 设定更强的先验假设：通过引入先验信息约束参数空间，从而增强模型的可识别性。
• 数据扩充：通过增加数据量或引入额外的观测变量来提高参数识别能力。

在Python中，我们可以通过贝叶斯方法来应对部分可识别性。例如，使用pymc3库来实现贝叶斯回归模型。