多変量時系列の状態空間モデルによる因果解析とその神経・生理学への応用

点击翻译按钮获取中文摘要

内容本研究では次のような4つの研究プロジェクトで取得されるデータに対する解析を同時並行的に行う。(1)両手の二次元運動における大脳支配と非同期性に関する研究(2)幼児の教室内学習時における注意集中と飽きに関する研究(3)母親からおよび運動する物体を通した乳児における因果的事象生起の知覚に関する研究(4)視覚刺激と大脳皮質野におけるfMRI BOLD信号に関する研究意義本研究の意義では,神経学および生理学分野における時系列解析の応用のための新しい統計的モデリング法を研究することである。このような学際的な研究は医学・生物学・生理学的な研究における分析の視点を拡大することに寄与する。重要性赤池によるノイズ寄与率を多変量自己回帰モデルから多変量移動平均自己回帰モデルへ,さらには一般線形状態空間モデルへ拡張することは,因果性解析における一つのブレークスルーであるが,状態空間モデルを更に非定常で分散不均一のケースに拡張すること,そしてそれをノイズ寄与率の理論と結合することがその次の不可欠な要請である。本研究ではそのような拡張を通じて,諸科学で産出される時系列データから従来よりも幅広い情報を抽出する方法論を開発する。