時系列データにおける相互情報量の分解を通じた相乗効果と冗長性の分析

Conceptos Básicos

時系列データの相互情報量を分解することで、時系列データの過去の一部が相乗効果を持ち、他の部分が冗長性を持つことを明らかにした。

Resumen

本論文では、時系列データの相互情報量を分解することで、時系列データの過去の一部が相乗効果を持ち、他の部分が冗長性を持つことを示した。

具体的には以下の通りである:

1. 時系列データの過去の一部が相乗効果を持つ一方で、過去の他の部分が冗長性を持つことを理論的に証明した。
2. 相乗効果と冗長性を定量化する新しい情報理論的な指標を提案した。
3. 実際の脳波データに適用し、深部電極と皮質電極の相互作用における相乗効果と冗redundancyの動態を明らかにした。特に、発作時には深部電極E(76)の相乗効果が優位になることを示した。

本研究の成果は、時系列データの相互作用における相乗効果と冗長性の動態を理解する上で有用な知見を提供するものである。

Estadísticas

時系列データXiは以下のように生成される:
Xi = αxx1 fxx(Xi-1) + αzx2 fzx(Zi-2) + αsx1 fsx(Si-1) + Wx
i
時系列データYiは以下のように生成される:
Yi = αyy1 fyy(Yi-1) + αxy2 fxy(Xi-2) + αzy2 fzy(Zi-2) + αsy1 fsy(Si-1) + Wy
i
時系列データZiは以下のように生成される:
Zi = αzz1 fzz(Zi-1) + Wz
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時系列データSiは以下のように生成される:
Si = αss1 fss(Si-1) + αss2 fss(Si-2) + Ws
i

Citas

"時系列データの過去の一部が相乗効果を持ち、他の部分が冗長性を持つことを理論的に証明した。"
"実際の脳波データに適用し、発作時には深部電極E(76)の相乗効果が優位になることを示した。"

Ideas clave extraídas de

Synergy and Redundancy Dominated Effects in Time Series via Transfer Entropy Decompositions

by Jan ... a las arxiv.org 05-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2212.05728.pdf

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