Supongamos que tengo un modelo no lineal de la forma: \begin{align}EY|X = \frac{aX}{aX+b}\end{align} donde:$a, X, b > 0$. Puedo volver a parametrizar el modelo como \begin{align} EY|X =\frac{\beta X}{1 + \beta X} \end{align} donde $\beta = \frac{a}{b}$. $\beta$ es de identificación personal, así que puede estimar con la regresión no lineal o algún modelo paramétrico.
Mi pregunta es acerca de la terminología. Estoy trabajando en un sistema complejo donde cada variable es una función similar de otras variables. En cada caso tengo que identificar algunas plazo para dividir por así he de identificación de parámetros. Por ejemplo, en otro caso, me han \begin{align}EY|X_1,X_2 &= \frac{aX_1}{aX_1 +bX_2}\\ &=\frac{\beta X_1}{\beta X_1 + X_2} \end{align} donde:$\beta = \frac{a}{b}$. Hay un término que describe la función b juega aquí, como un parámetro que ha de ser dividida para hacer que el modelo de identificación personal? Algo así como "la normalización de la constante" excepto que no se supone conocida y su papel es el de ayudar a identificar en lugar de normalizar.
