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■ Journal of Neuroscience Methods

"The dynamics of spatial behavior: how can robust smoothing techniques help?"
Neri Kafkafi @ University of Maryland。
前報は
Journal of Neuroscience Methods '01 "Natural segmentation of the locomotor behavior of drug-induced rats in a photobeam cage."
ラットやマウスの足跡を記録して、その分布にsmoothingをかけていったいどこに片寄っているか、とかそういうことを研究するためのmethodology paper。カーネル密度推定とかではなくて、ノンパラでlocalにadaptiveな方法(LOWESS)を使用している。役に立つかも。
ところでspike列にガウシアンカーネルをかけてSDF (spike density function)を作るというのはようするに、一次元でのカーネル密度推定をやっているということであって、本当はスパイク列のISIの分散にもとづいて最も誤差推定が小さくなるようなカーネルを選ぶというのが筋だ。そこを経験的に最適化したのが論文でよくみるsigma=10msという値なのだと思う。
しかしたいがいはspikeのburstを見たいわけで、ISIはgaussianな分散をしているわけではないのだから、localにadaptiveにやるほうが本当はよいのだろう。とくにlatencyを見たいときとかは。Latencyの計算自体もいろいろポイントがありすぎるし、結局このへんをややこしくはせずに単にコントロール期間の2SDにするのが得策というわけだ。なこたぁわかってる(自分でツッこむと人がツッこめないのでヤメレ)。

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