dc.contributor.author | Girardi, Victor Augusto | |
dc.date.accessioned | 2021-06-23T19:30:13Z | |
dc.date.available | 2021-06-23T19:30:13Z | |
dc.date.issued | 2021-06-08 | |
dc.identifier.citation | GIRARDI, Victor Augusto. Inferência da conectividade neuronal via estimação de medidas da teoria da informação. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2021. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/14415. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/14415 | |
dc.description.abstract | Information theory studies how communication systems integrate, encode, compute, and transmit information. The neural system is an example where communication takes place with neurons responding to stimuli and conducting electrical impulses by means of action potentials thereby causing a flow of neuronal information throughout the system. In this sense, one of the goals of this work is to study some information theory measures, with special attention to their application in the study of neural connectivity. The second goal is to understand the process of mathematical modeling of neuronal spike-trains prescribed from stochastic chains with memory of variable length as well as proposing estimators for the information metrics based on samples of these chains. Lastly, we study the performance of the estimators via computational simulation. | por |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution-ShareAlike 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/br/ | * |
dc.subject | Cadeias estocásticas de memória com alcance variável | por |
dc.subject | Teoria da informação | por |
dc.subject | Inferência em processos estocásticos | por |
dc.subject | Neurociência | por |
dc.subject | Chains with memory of variable length | por |
dc.subject | Information theory | por |
dc.subject | Statistical inference in stochastic processes | por |
dc.subject | Neuroscience | por |
dc.title | Inferência da conectividade neuronal via estimação de medidas da teoria da informação | por |
dc.title.alternative | Neural connectivity inference from the estimation of information theory measures | por |
dc.type | TCC | por |
dc.contributor.advisor1 | Ferreira, Ricardo Felipe | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/2355076087945221 | por |
dc.contributor.advisor-co1 | Pena, Rodrigo Felipe de Oliveira | |
dc.contributor.advisor-co1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6663640683388672 | por |
dc.description.resumo | A Teoria da Informação estuda o processamento, o armazenamento e a transmissão de informação através de sistemas de comunicação. O sistema nervoso é um exemplo de sistema de comunicação no qual neurônios respondem a estímulos emitindo uma sequência de impulsos elétricos, os quais provocam um fluxo da informação neuronal ao longo do sistema. Neste sentido, um dos propósitos dessa monografia é estudar algumas medidas da teoria da informação, com especial atenção para sua aplicação no estudo da conectividade neuronal. O segundo objetivo é compreender o processo de modelagem matemática das sequências de disparos neuronais via cadeias estocásticas de alcance variável e, então, propor estimadores para as medidas da informação obtidos a partir de amostras dessas cadeias. Por fim, verificaremos a performance de tais estimadores via simulação. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::INFERENCIA EM PROCESSOS ESTOCASTICOS | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA APLICADAS | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/2991037925919916 | por |
dc.publisher.course | Estatística - Es | por |