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使用标记点过程时间尺度的神经种群模型的通用良好性框架。 (英语) Zbl 1402.92120号

总结:任何统计建模程序的一个关键组成部分是评估模型和观测数据之间的良好性的能力。对于单个神经元的棘波序列模型,许多良好性度量依赖于时间缩放定理,并使用缩放的棘波时间评估模型质量。最近,人们对描述单个大脑区域或跨大脑区域神经元群体同时尖峰活动的统计模型越来越感兴趣。经典地,此类模型使用尖峰分类数据来描述已识别神经元之间的关系,但最近使用无聚类建模方法来使用单个模型描述种群活动。在这里,我们对时间尺度定理进行了推广,从而能够对这两类人口模型中的任何一类进行全面的有效性分析。我们使用标记点过程理论对群体尖峰活动进行建模,并表明在正确的模型下,每个尖峰可以单独重新缩放,以在尖峰标记的时间和空间上生成一组均匀分布的事件。在重新缩放后,可以使用多个已确立的良好效果程序和统计测试。我们将这些方法应用于模拟数据和大鼠海马区的真实群体峰值。我们已经通过我们的Github资源库公开了用于本文分析的MATLAB和Python代码,网址是https://github.com/Eden-Kramer-Lab/popTRT网站.

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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
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全文: 内政部

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