تحليل قابلية التعرف العملي لنماذج المحاكاة البيئية الكبيرة

عادةً ما تكون نماذج المحاكاة البيئية الكبيرة مفرطة المعلمات بالنسبة لمجموعات معينة من الملاحظات. وهذا يؤدي إلى برامترات نموذج يصعب تحديدها أو غير قابلة للتحديد. بالنسبة للنماذج الصغيرة، أثبتت الرسوم البيانية لدوال الحساسية أنها مفيدة في تحليل قابلية تحديد المعلمات. ومع ذلك، بالنسبة للنماذج ذات المعلمات العديدة، لا يمكن تقييم الاعتماد القريب الخطية لدوال الحساسية رسوميًا. في هذه الورقة، يتم تقديم نهج منهجي لمعالجة مشكلة قابلية التعرف للمعلمات في النماذج الكبيرة استنادًا إلى تحليل الحساسية المحلية. يُقترح حساب قياسين للقابلية للتعرف يسهل التعامل معهما وتفسيرهما. الأول يأخذ في الحسبان حساسية نتائج النموذج تجاه معلمة واحدة، والثاني يأخذ في الحسبان درجة الاعتماد القريب الخطية لدوال الحساسية لمجموعات المعلمات. يتضح كيف توفر هذه القياسات تشخيص القابلية للتعرف لمجموعات المعلمات، وكيف تستطيع توجيه اختيار مجموعات المعلمات القابلة للتعرف لتقدير المعلمات، وكيف تسهل تفسير مصفوفة الصلة لتقدير المعلمات بالنسبة لقابلية التعرف للمعلمات. بالإضافة إلى ذلك، نوضح كيف يمكن تحليل الانحياز المحتمل لتقديرات المعلمات، بسبب تحديد بعض المعلمات مسبقًا. أخيرًا، يتم تقديم دراستين حالتين لتوضيح النهج المقترح.