کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8686791 | 1580832 | 2018 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Solved problems for Granger causality in neuroscience: A response to Stokes and Purdon
ترجمه فارسی عنوان
مشکلات عددی گرنجر در علوم اعصاب حل شده: پاسخ به استوکس و پوردون
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
علیت گرنجر، اتصال به عملکرد ارتباط موثر استنتاج آماری،
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
علم عصب شناسی
علوم اعصاب شناختی
چکیده انگلیسی
Granger-Geweke causality (GGC) is a powerful and popular method for identifying directed functional ('causal') connectivity in neuroscience. In a recent paper, Stokes and Purdon (2017b) raise several concerns about its use. They make two primary claims: (1) that GGC estimates may be severely biased or of high variance, and (2) that GGC fails to reveal the full structural/causal mechanisms of a system. However, these claims rest, respectively, on an incomplete evaluation of the literature, and a misconception about what GGC can be said to measure. Here we explain how existing approaches resolve the first issue, and discuss the frequently-misunderstood distinction between functional and effective neural connectivity which underlies Stokes and Purdon's second claim.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: NeuroImage - Volume 178, September 2018, Pages 744-748
Journal: NeuroImage - Volume 178, September 2018, Pages 744-748
نویسندگان
Lionel Barnett, Adam B. Barrett, Anil K. Seth,