Inferência da força de interação nos fenômenos físicos/biológicos é objetivo comum a diversas áreas da ciência. Em particular, nas neurociências tem-se assistido a uma mudança no paradigma experimental em que a atenção tem-se voltado à compreensão da interação entre grupamentos neuronais. Em vista desta demanda surgiram naturalmente diversos métodos estatísticos de medida de dependência entre grupamentos neurais. Alguns foram desenhados para inferência de fluxo de informação, sem contudo precisar o que se entende por fluxo de informação, gerando consequentemente controvérsias na literatura. O principal objetivo deste trabalho é aplicar os conceitos da Teoria da Informação na análise de processos estacionários de segunda ordem para precisar as idéias de fluxo de informação utilizadas na literatura de forma ad hoc e obter um melhor entendimento da relação existente entre as diferentes medidas de dependência propostas. / We study the relationship between different measures of causality or information flow. We show that the concept of partial measures of dependence are related to the definition of inverse random variables.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-07062011-115256 |
| Date | 15 January 2009 |
| Creators | Daniel Yasumasa Takahashi |
| Contributors | Koichi Sameshima, Luiz Antonio Baccala, Edson Amaro Júnior, Pedro Alberto Morettin, Fábio Nakano, Ricardo Zorzetto Nicoliello Vencio |
| Publisher | Universidade de São Paulo, Bioinformática, USP, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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