I beräknings neurovetenskap, är det viktigt att uppskatta väl andelen av signalvariansen i den totala variansen av neurala aktivitetsmätningar. Detta förklarande variansmått hjälper neuroforskare att bedöma lämpligheten av prediktiva modeller som beskriver hur bilder kodas i hjärnan. Komplicera estimeringsproblemet är starka buller korrelationer, som kan förvirra neurala svar som motsvarar stimuli. Om inte korrekt beaktas, kan korrelationerna blåsa upp de förklarande variansskattningarna och föreslå falska möjliga förutsägelser. Vi föreslår en ny metod för att uppskatta den förklarande variansen i funktionella MRT (fMRI) hjärnaktivitetsmätningar när det finns starka korrelationer i bullret. Vår shuffle estimator är icke-parametrisk, opartisk, och bygger på den slumpmässiga effektmodellen som återspeglar randomiseringen i fMRI datainsamlingsprocessen. Medelvärdessymmetrier i mätningarna, vår estimator erhålls genom att lämpligt permutera mätvektorn på ett sådant sätt att bruset covarians struktur är intakt men den förklarande variansen ändras efter permutationen. Denna skillnad används sedan för att uppskatta den förklarande variansen. Vi validerar egenskaperna hos den föreslagna metoden i simuleringsförsök. För bild-fMRI-data visar vi att shuffleuppskattningarna kan förklara variationen i förutsägelsenoggrannheten för voxels inom den primära visuella cortexen (V1) bättre än alternativa parametriska metoder.
För detta relaterade problem kan REF konstruera en opartisk estimator i ramen för slumpmässiga effekter genom att permutera mätvektorn på ett sådant sätt att brusets kovariansstruktur förblir oförändrad.
The shuffle estimator for explainable variance in fMRI experiments
{'venue': 'Annals of Applied Statistics 2013, Vol. 7, No. 4, 2007-2033', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}