由EEG数据构建的随机图分布的假设检验
应用统计
2015-04-27 v1
摘要
近年来，随机图理论被应用于建模大脑中的神经交互。尽管随机图的概率性质已在文献中被广泛研究，但针对此类对象的统计推断方法的发展却较少受到关注。本工作中，我们提出一种非参数假设检验，以检验两个随机图样本是否源自同一概率分布。我们展示了如何高效计算检验统计量，并研究了其在模拟数据上的性能。我们将该检验应用于比较在观看描述人类运动的定点光显示期间收集的脑电图(EEG)数据所构建的脑功能网络交互图。
引用
@article{arxiv.1504.06478,
title = {A test of hypotheses for random graph distributions built from EEG data},
author = {Andressa Cerqueira and Daniel Fraiman and Claudia D. Vargas and Florencia Leonardi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1504.06478},
year = {2015}
}