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Multivariate Autoregressive Modeling and Granger Causality Analysis of Multiple Spike Trains

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Autor
Año de publicación 2010
Idioma Inglés
Publicado por Revista VirtualPRO,

Descripción: En los últimos años han aparecido matrices de microelectrodos y métodos ópticos que permiten el registro simultáneo de la actividad de picos de poblaciones de neuronas en diversas partes del sistema nervioso. El análisis de datos de trenes de espigas neuronales múltiples podría beneficiarse significativamente de los métodos existentes para el análisis de series temporales multivariantes, que han demostrado ser muy potentes en el modelado y análisis de señales neuronales continuas como las señales de EEG. Sin embargo, estos métodos no han sido generalmente bien adaptados a los procesos puntuales. Aquí, utilizamos nuestros resultados recientes sobre las distorsiones de la correlación en los modelos multivariantes de neuronas de pico lineales-no lineales-Poisson para derivar ecuaciones generalizadas de tipo Yule-Walker para ajustar modelos multivariantes autorregresivos "ocultos". Utilizamos este nuevo marco para llevar a cabo un análisis de causalidad de Granger con el fin de extraer el patrón de flujo de información dirigido en redes de neuronas de pico simuladas. Discutimos los méritos y las limitaciones relativas del nuevo método.
Citación recomendada (normas APA)
: Hindawi Publishing Corporation, "Multivariate Autoregressive Modeling and Granger Causality Analysis of Multiple Spike Trains", -:Revista VirtualPRO,, 2010. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3878648/), el día 2025-12-21.

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Fuente Revista Virtual Pro
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Año de publicación 2010

Multivariate Autoregressive Modeling and Granger Causality Analysis of Multiple Spike Trains

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