不可識别性英文解釋翻譯、不可識别性的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 unidentifiability

分詞翻譯：

不的英語翻譯：

nay; no; non-; nope; not; without
【醫】 a-; non-; un-

可識别性的英語翻譯：

【計】 identifiability

專業解析

從漢英詞典與專業術語交叉視角看，“不可識别性”（Unidentifiability）指系統或模型的參數無法基于可觀測數據被唯一确定或估計的特性。這一概念在統計學、計量經濟學、密碼學及數據隱私領域具有核心意義，其内涵可拆解如下：

一、術語定義與核心概念

語言學對應
在權威漢英詞典中，“不可識别性”直譯為“Unidentifiability”，由否定前綴“Un-”+“Identifiability”（可識别性）構成。其反義為“Identifiability”（可識别性），即參數可被唯一估計的狀态。《牛津英漢雙解詞典》明确标注該術語屬統計學專業詞彙，需結合學科語境理解。
統計學本質
指統計模型中存在多重參數組合能生成完全相同的觀測數據分布，導緻無法通過數據反推真實參數值。例如，在混合高斯模型中，若組分均值和方差存在對稱依賴關系，則參數估計不唯一。

二、關鍵特征與應用場景

數據缺陷引發的不可識别性
當觀測數據維度不足或存在共線性時（如多元回歸中自變量高度相關），模型參數無法被區分。計量經濟學指出，工具變量失效或樣本選擇偏差均可導緻此問題。
模型結構固有的不可識别性
某些模型因數學形式本身存在對稱性（如神經網絡權重置換不變性）或過度參數化（參數數量遠超數據信息量），即使無限數據亦無法識别參數。《統計學習理論》将此歸為“模型設定問題”。
隱私保護中的主動設計
在差分隱私（Differential Privacy）領域，“不可識别性”被刻意強化：通過添加噪聲使攻擊者無法從輸出數據推斷個體信息，實現數學可證明的隱私保障。

三、與相關概念的區分

vs 不可觀測性（Unobservability）：後者強調變量無法直接測量（如心理狀态），而不可識别性聚焦參數估計的理論不可能性。
vs 不确定性（Uncertainty）：不确定性源于隨機誤差或信息有限，可通過增加數據降低；不可識别性是模型固有缺陷，數據量無法解決。

權威參考文獻來源：

《牛津英漢雙解詞典》（第12版）
Casella, G. & Berger, R.L. Statistical Inference
Wooldridge, J.M. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data
Vapnik, V. The Nature of Statistical Learning Theory
Dwork, C. & Roth, A. The Algorithmic Foundations of Differential Privacy

網絡擴展解釋

“不可識别性”是一個跨學科概念，在不同領域有差異化内涵，以下從兩個主要維度解析其含義：

一、統計學與機器學習中的不可識别性

在模型訓練場景下，指多個不同參數配置的模型可能産生完全相同的觀測數據分布，導緻無法通過數據反推唯一真實的參數結構。例如自回歸語言模型中，不同參數組合可能生成相同的文本概率分布，這種不可識别性迫使研究者需結合歸納偏差（如Transformer架構的先驗）來解釋模型湧現能力。

二、數據存儲系統的不可識别性

在數據庫應用中，指存儲介質無法正确解析數據内容，常見于：

數據物理損壞：磁盤壞道/電力中斷導緻二進制位翻轉（占比約37%的案例）
邏輯結構異常：文件頭損壞、索引斷裂或加密密鑰丢失
編碼沖突：字符集不匹配引發的亂碼現象

理論延伸

該概念可抽象為系統輸入輸出映射的非單射性，數學表達為： $$ exists theta_1 eq theta_2 quad s.t. quad f(x;theta_1) = f(x;theta_2), forall x in mathcal{X} $$ 其中$theta$代表系統參數，$f$為映射函數。這種現象在密碼學（哈希碰撞）、控制理論（系統不可觀測）等領域均有對應表現。