관측적 동등성
Observational equivalence관측적 등가성은 둘 이상의 기초가 되는 실체가 관측 가능한 함축적 함의를 바탕으로 구분할 수 없는 특성이다.따라서, 예를 들어, 경험적으로 테스트 가능한 예측이 모두 동일하다면, 두 과학 이론은 관찰적으로 동등하다. 이 경우 경험적 증거는 어느 것이 더 정확한지 구별하는데 사용될 수 없다; 사실, 그것들은 하나의 기초 이론에 대한 두 개의 다른 관점일 수 있다.
계량경제학에서 두 개의 매개변수 값(또는 통계 모델 클래스 중 두 개의 구조)이 관측 가능한 데이터의 [1][2][3]동일한 확률 분포를 초래하는 경우 관측적으로 동등한 것으로 간주한다.이 용어는 식별 문제와 관련하여 자주 발생합니다.
프로그래밍 언어의 형식적 의미론에서, 두 개의 용어 M과 N은 관찰적으로 동등하다. 만약 모든 컨텍스트 C[...]에서 C[N]가 유효한 용어라면, C[N]도 같은 값을 가진 유효한 용어이다.따라서 시스템 내에서 두 용어를 구별할 수 없습니다.이 정의는 특정 미적분, 즉 용어, 문맥 및 용어의 값에 대한 고유한 정의를 가지고 있는 미적분에 대해서만 정밀하게 만들어질 수 있습니다.이 개념은 제임스 H.[4] 모리스에 의해 생겨난 것으로, 그는 이것을 "확장적 동등성"[5]이라고 불렀다.
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레퍼런스
- ^ Dufour, Jean-Marie; Hsiao, Cheng (2008). "Identification". In Durlauf, Steven N.; Blume, Lawrence E. (eds.). The New Palgrave Dictionary of Economics (Second ed.).
- ^ Stock, James H. (July 14, 2008). "Weak Instruments, Weak Identification, and Many Instruments, Part I" (PDF). National Bureau of Economic Research.
- ^ Koopmans, Tjalling C. (1949). "Identification problems in economic model construction". Econometrica. 17 (2): 125–144. doi:10.2307/1905689. JSTOR 1905689.
- ^ Ghica, Dan R.; Muroya, Koko; Ambridge, Todd Waugh. "Local Reasoning for Robust Observational Equivalence" (PDF). p. 2.
- ^ Morris, James (1969). Programming languages and lambda calculus (Thesis). Massachusetts Institute of Technology. pp. 49–53.
