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阿塔努·比斯瓦斯;阿普兰蒂姆·古哈

混合神经生理数据的时间序列分析和互信息的应用。 （英语） Zbl 1446.92200号

J.计算。神经科学。 29，编号1-2，35-47（2010）.
摘要：一些成分是连续时间序列，其余成分是点过程的多元时间序列数据称为混合数据。在处理神经科学数据时，这些数据集经常出现，脑电图和棘波训练可能是最明显的例子。在本文中，我们讨论了一个混合时间序列的建模，其中连续分量是中指远节指骨的生理性震颤，以及指总伸肌中指部分的运动单位放电。我们使用基于自回归滑动平均（ARMA）类型模型的两个分量的模型。此类数据建模中出现的另一个主要问题是评估拟合优度。我们提出了一种基于互信息的可视化程序来评估混合数据的依赖模式。拟合优度也通过单变量数据的标准模型拟合诊断技术进行了验证。

MSC公司：

92 C55 生物医学成像和信号处理
92C20美元 神经生物学
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）

关键词：

混合数据;广义线性模型;ARMA模型;互相关;相互信息;最大似然估计
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Biswas}和\textit{A.Guha}，J.Comput。神经科学。29，编号1--2，35-47（2010；Zbl 1446.92200）

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