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MUTUAL IDENTIFIABILITY ANALYSIS FOR PARAMETER SIGNATURE ISOLATION IN THE TIME-SCALE PLANE

机译:时间尺度平面参数签名隔离的相互可识别性分析

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摘要

It was shown recently that regions in the time-scale plane can be isolated wherein the prediction error can be attributed to the error of an individual model parameter. A necessary condition for this isolation capacity is the mutual (pairwise) identify-ability of the model parameters. This paper presents conditions for mutual identifiability of parameters of linear models and refines these conditions for models that exhibit rank-1 dependency on the parameters.
机译:最近示出了可以隔离时尺度平面中的区域,其中预测误差可以归因于各个模型参数的错误。这种隔离容量的必要条件是模型参数的相互(成对)识别能力。本文为线性模型参数的相互可识别性提供了条件,并改进了展示秩1依赖性的模型的这些条件。

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