Priebe，Carey E。;约书亚·沃格尔斯坦;戴维·博克 优化连接体推理中的数量/质量权衡。 （英语） Zbl 1466.62416号 Commun公司。统计、理论方法 42，第19期，3455-3462（2013）. 摘要：我们展示了一个有意义的前瞻性功率分析，用于（公认的理想化）说明性连接体推理任务。在一个简单的随机图模型中将神经元建模为顶点，将突触建模为边，我们优化了识别出的（假定的）边的数量与边缘识别过程的准确性之间的权衡。我们的结论是，明确的数量/质量权衡分析对于优化神经科学实验设计至关重要。特别是，更快/更便宜地识别边缘，但误差更大，可以产生更好的推理性能。 理学硕士： 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：实验设计;图论;神经科学 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.E.Priebe}等人，Commun。Stat.，理论方法42，No.19，3455--3462（2013；Zbl 1466.62416） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] DOI:10.1038/nature09802·doi:10.1038/nature09802 [2] 内政部：10.1007/978-3-662-03733-1·doi:10.1007/978-3-662-03733-1 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。