1樓：Sammy Young
一般來說模型identifiable指的是模型的的引數唯一，當樣本量足夠大的時候，我們可以得到這個引數的相合性（consistency）。舉個例子，Y=abX+epsilon。這裡a和b都是引數，很明顯所以ab這個值來說，他是可以識別的，但是對於單獨a或者b來說，存在多種可能性，不可識別。
2樓：VVValar
從frequentist 的角度來說，identification 就是樣本量無窮大的時候，從而你能根據樣本一致的估計觀測資料的分布的時候，整體分布也唯一的確定了。注意，即使樣本量無窮大的時候，觀測資料的分布也不一定與整體分布對等，比如在缺失資料分析，因果推理中。
這是第一層，也是比較難以理解的identification 的含義。
像你提到的引數identification 是更基本的一種含義。如果考慮最簡單的iid 情形，觀測資料的分布就是整體的分布，這時某引數的identification 的含義是對於不同的引數，其對應的分布也一定不同。這其實是非常基本的要求，否則顯然不能唯一的確定一致的引數。
這裡的引數可以是無窮維的，對應非引數統計。
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