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J-GLOBAL ID：201602272879789260   整理番号：16A0633784

神経科学における広く使用されているGranger因果律の致命的な欠点【Powered by NICT】

A fatal drawback of the widely used Granger causality in neuroscience

著者 (5件)： Hu Xueqing (College of Computer Science, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, 310018 China) ,  Hu Sanqing (College of Computer Science, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, 310018 China) ,  Zhang Jianhai (College of Computer Science, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, 310018 China) ,  Kong Wanzeng (College of Computer Science, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, 310018 China) ,  Cao Yu (Department of Computer Science, The University of Massachusetts Lowell, MA 01854 USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICIST  ページ： 61-65  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 2011[1]では,新しい因果関係(NC)法を提案し,NC法は,非常に優れたいくつかの例により一般的なGranger因果律(GC)法よりも時間不変二変量自己回帰モデルの真の因果関係を明らかにすることを示した。本論文では,GCは真の因果関係を明らかにし,数学的にGCとNC間のコア差を指摘できないことをより多くの証拠を提供した。GC法を併用回帰モデルからは自己回帰モデルを推定しなければならない。実例により,GCのための正確な公式,いくつかの係数に関連するのみを与え,他の係数と何の関係も持たず,真の因果関係は異なる時不変係数をもつ結合回帰モデルの基礎をなす確実に異なっているので,GCは真の因果関係を明らかにすることができない。一方,自己回帰モデルの推定である一連の後方再帰演算の,しかし多くの不可逆化学反応モデルのための実行不可能をに等価であることを致命的な欠点を理論的に示した。,GC法は適用できない。この場合自己回帰モデル(すなわち,一連の後方再帰操作の)を推定する強制によるGC値は必然的に真の因果関係を明らかにすることができない。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 自己回帰モデル ,  回帰モデル ,  *因果律 ,  演算 ,  不変性 ,  *神経科学
準シソーラス用語： *Granger因果律 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 神経科学 ,  Granger因果律 ,  欠点