费卡斯，马克·B。;克里斯蒂安·科夫曼;徐，孟;蒂莫西·亨德里克森。;Bryon A.米勒。;Klimes-Dougan，邦妮;凯瑟琳·库伦。 静止状态fMRI动态连通性分析的近似隐半马尔可夫模型。 （英语） Zbl 07738973号 统计接口 16，第2号，259-277（2023）. 小结：基于对青少年心理健康的研究，我们利用静态功能磁共振成像（fMRI）数据进行了动态连接分析。动态连通性分析研究了由多变量时间序列的不同维度表示的大脑不同区域之间的相互作用如何随时间变化。隐马尔可夫模型（HMM）和隐半马尔可夫模式（HSMM）是进行动态连接分析的常用分析方法。然而，现有的HSMM方法在合并协变量信息的能力方面受到了限制。在这项工作中，我们使用HMM来近似HSMM，以建模多元时间序列数据。近似HSMM（aHSMM）模型允许明确建模HSMM可用的驻留时间分布，同时保持HMM可用的理论和方法进步。我们进行了一项模拟研究，以显示aHSMM相对于其他方法的性能。最后，我们使用aHSMM进行了动态连接分析，其中我们显示了青少年非自杀性自我伤害（NSSI）严重程度的居住时间分布是如何变化的。aHSMM使我们能够确定中度或重度NSSI患者的居住时间更长的州。 理学硕士： 62至XX 统计 62米05 马尔可夫过程：估计；隐马尔可夫模型 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 关键词：动态功能连接;功能磁共振成像;隐马尔可夫模型;隐半马尔可夫模型;多元时间序列 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.B.Fiecas}等人，Stat.Interface 16，No.2，259--277（2023；Zbl 07738973） 全文： 内政部