講演名 1995/7/27
一般化線形モデルによる発火頻度解析
川人 光男,
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抄録(和) 少ないトレース数や、低い発火頻度のデータの場合にも使える、発火頻度解析の一般化線形モデルを提案する。これは、次のような仮定に基づいている。限られたトレース数mで、観測される発火スパイク数Yは事象の生起確率πの二項分布にしたがっている。生起確率πは、ある時間の関数の線形結合に、ロジスティック関数の逆関数であるシグモイド関数を施したもので表わす。線形結合のパラメータの最尤推定値は、少ない回数で収束する繰り返しアルゴリズムで求めることができる。推定値の分散(信頼度)も簡単に評価できる。2つの階層的モデルのどちらが、よりよいモデルかは、2つのモデルの対数尤度の差の2倍が、パラメータ数の差の自由度を持つカイ自乗分布になるので、統計的に決めることができる。
抄録(英) I propose a generalized linear model for analysis of firing frequency, which can be used for neurophysiological data with a small number of traces and/or with low firing frequency. This model is based on the following fundamental assumptions. Observed number of spike firings obtained in a finite number m traces obeys the bionmial distribution with the occurence probability π of the event. The occurence probability π is described as the sigmoid function (inverse of logistic function) of a linear weighted summation of several funcions in time. Parameter values in the linear weighted summation can be estimated by the maximum likelihood estimation method by a small number of iteration. Variance of the estiamted parameters can also be evalutaed by a simple formula.
キーワード(和) 発火頻度解析 / 一般化線形モデル / 発火スパイク数 / 最尤推定 / デバイアンス
キーワード(英) Generalized linear model / Firing number / Maximum-likelihood estimation / Deviance
資料番号
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 1995/7/27(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Neurocomputing (NC)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 一般化線形モデルによる発火頻度解析
サブタイトル(和)
タイトル(英) Analysis of Neural Firing Frequency by a Generalized Linear Model
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 発火頻度解析 / Generalized linear model
キーワード(2)(和/英) 一般化線形モデル / Firing number
キーワード(3)(和/英) 発火スパイク数 / Maximum-likelihood estimation
キーワード(4)(和/英) 最尤推定 / Deviance
キーワード(5)(和/英) デバイアンス
第 1 著者 氏名(和/英) 川人 光男 / Mitsuo Kawato
第 1 著者 所属(和/英) ATR人間情報通信研究所
ATR Human Information Processing Research Laboratories
発表年月日 1995/7/27
資料番号
巻番号(vol) vol.95
号番号(no) 189
ページ範囲 pp.-
ページ数 8
発行日