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菲利佩·格哈德;罗伯特·哈斯林格;戈登·皮帕

将多元时间尺度定理应用于神经种群模型。 （英语） Zbl 1217.92027号

神经计算。 23，第6期，1452-1483（2011）.
摘要：神经活动的统计模型是现代神经科学不可或缺的组成部分。最近，人们开始对同时记录的神经元群体的尖峰活动进行建模，以研究相关性和功能连接性对神经信息处理的影响。然而，任何统计模型都必须通过适当的质量测试进行验证。基于时间尺度定理的Kolmogorov-Smirnov检验已被证明可用于评估基于点过程的单神经元尖峰序列统计模型。我们讨论了时间尺度定理在多元（神经种群）情况下的推广。我们表明，即使在尖峰序列之间存在强相关性的情况下，忽略神经元之间耦合的模型也可能被单变量时间重新缩放测试错误地通过。我们提出了时间尺度定理的多元版本，并提供了一个实用的分步过程，用于测试神经种群模型的充分性。使用几个简单的分析可处理模型和更复杂的模拟和实际数据集，我们证明了人口活动的重要特征只能通过测试的多元扩展来检测。

引用于4文件

MSC公司：

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
62G10型 非参数假设检验
62M99型 随机过程推断
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{F.Gerhard}等人，《神经计算》。23，第6号，1452--1483（2011；Zbl 1217.92027）
全文： 内政部 链接

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