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

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Brito, Carlos Stein Naves de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Computational neuroscience; Conectividade funcional; Electrophysiology; Eletrofisiologia; Functional connectivity; Inferencia estatistica; Measure of dependence; Medidas de dependencia; Neurociencia computacional; Series temporais; Statistical inference; Time series
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-12052013-133201/

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.