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J-GLOBAL ID：201702281482492444   整理番号：17A1433079

クラスタリングを介した聴覚神経科学における推定と検定問題【Powered by NICT】

Estimation and testing problems in auditory neuroscience via clustering

著者 (3件)： Hwang Youngdeok (Department of Statistics, Sungkyunkwan University, 03063 Seoul, Korea) ,  Wright Samantha (Department of Anesthesiology, University of Wisconsin School of Medicine and Public Health, Madison, Wisconsin 53706, U.S.A.) ,  Hanlon Bret M. (Department of Statistics, University of Wisconsin-Madison, Madison, Wisconsin 53706, U.S.A.)
資料名： Biometrics  (Biometrics)
巻： 73  号： 3  ページ： 1010-1017  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0071A  ISSN： 0006-341X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ニューロンにおける聴覚情報の処理は,神経科学の重要な領域である。はこの地域に関連した電気生理学実験のための統計的解析を考察した。実験から記録されたシナプス電流応答はクラスタとして観察され,クラスタの数が聴覚系の重要な特性に関連していた。クラスタは生物学的変動性によってぼけたので,この数が視覚的に推定することは難しい。特異値分解とGauss混合モデルを用いて,クラスタの数のための推定器を開発した。さらに,二サンプル問題における仮説検定とサンプルサイズ決定のための方法を提供した。をシミュレーションと実験データ双方を用いて提案アプローチを例示した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *神経科学 ,  特異値分解 ,  統計解析 ,  聴覚器 ,  ニューロン ,  シナプス ,  *クラスタ化 ,  仮説検定 ,  *聴覚 ,  視覚 ,  *クラスタ
準シソーラス用語： Gauss混合モデル ,  生理的変動 ,  電気生理学 ,  聴覚情報 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 電気生理学 ,  Gauss混合 ,  特異値分解 ,  シナプス電流

分類 (1件)： 中枢神経系  (EJ12030F)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラスタリング ,  聴覚 ,  神経科学 ,  推定 ,  検定