Medidas de dependência entre séries temporais: estudo comparativo, análise estatística e aplicações em neurociências

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2010
Autor(a) principal: Carlos Stein Naves de Brito
Orientador(a): Koichi Sameshima
Banca de defesa: Edson Amaro Júnior, Ricardo Zorzetto Nicoliello Vencio
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade de São Paulo
Programa de Pós-Graduação: Bioinformática
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BR
Link de acesso: https://doi.org/10.11606/D.95.2010.tde-12052013-133201
Resumo: Medidas de dependência entre séries temporais são estudadas com a perspectiva de evidenciar como diferentes regiões do cérebro interagem, por meio da aplicação a sinais eletrofisiológicos. Baseado na representação auto-regressiva e espectral de séries temporais, diferentes medidas são comparadas entre si, incluindo coerência espectral e a coerência parcial direcionada, e introduz-se uma nova medida, denominada transferência parcial direcionada. As medidas são analisadas pelas propriedades de parcialização, relações diretas ou indiretas e direcionalidade temporal, e são mostradas suas relações com a correlação quadrática. Conclui-se que, entre as medidas analisadas, a coerência parcial direcionada e a transferência parcial direcionada possuem o maior número de características desejáveis, fundamentadas no conceito de causalidade de Granger. A estatística assintótica é desenvolvida para todas as medidas, incluindo intervalo de confiança e teste de hipótese nula, assim como sua implementação computacional. A aplicação a séries simuladas e a análise de dados eletrofisiológicos reais ilustram o estudo comparativo e a aplicabilidade das novas estatísticas apresentadas.
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis Medidas de dependência entre séries temporais: estudo comparativo, análise estatística e aplicações em neurociências Measures of dependence between time series: Comparative study, statistical analysis and applications in neuroscience 2010-07-29Koichi SameshimaEdson Amaro JúniorRicardo Zorzetto Nicoliello VencioCarlos Stein Naves de BritoUniversidade de São PauloBioinformáticaUSPBR Computational neuroscience Conectividade funcional Electrophysiology Eletrofisiologia Functional connectivity Inferencia estatistica Measure of dependence Medidas de dependencia Neurociencia computacional Series temporais Statistical inference Time series Medidas de dependência entre séries temporais são estudadas com a perspectiva de evidenciar como diferentes regiões do cérebro interagem, por meio da aplicação a sinais eletrofisiológicos. Baseado na representação auto-regressiva e espectral de séries temporais, diferentes medidas são comparadas entre si, incluindo coerência espectral e a coerência parcial direcionada, e introduz-se uma nova medida, denominada transferência parcial direcionada. As medidas são analisadas pelas propriedades de parcialização, relações diretas ou indiretas e direcionalidade temporal, e são mostradas suas relações com a correlação quadrática. Conclui-se que, entre as medidas analisadas, a coerência parcial direcionada e a transferência parcial direcionada possuem o maior número de características desejáveis, fundamentadas no conceito de causalidade de Granger. A estatística assintótica é desenvolvida para todas as medidas, incluindo intervalo de confiança e teste de hipótese nula, assim como sua implementação computacional. A aplicação a séries simuladas e a análise de dados eletrofisiológicos reais ilustram o estudo comparativo e a aplicabilidade das novas estatísticas apresentadas. Measures of dependence between temporal series are studied in the context of revealing how different brain regions interact, through their application to electrophysiology. Based on the spectral and autoregressive model of time series, different measures are compared, including coherence and partial directed coherence, and a new measure is introduced, named partial directed transfer. The measures are analyzed through the properties of partialization, direct or indirect relations and temporal directionality, and their relation to quadratic correlation is shown. It results that among the presented measures, partial directed coherence and partial directed transfer reveal the highest number of desirable properties, being grounded on the concept of Granger causality. The asymptotic statistics for all measures are developed, including confidence intervals and null hypothesis testing, as well as their computational implementation. The application to simulated series and the analysis of electrophysiological data illustrate the comparative study and the applicability of the newly presented statistics. https://doi.org/10.11606/D.95.2010.tde-12052013-133201info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USP2023-12-21T18:46:46Zoai:teses.usp.br:tde-12052013-133201Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:10:36Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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