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■ 予測可能性
ガヤ日記3/30 「あまりに“昔”を参考しすぎると予測精度がひどく落ちる」おもしろい。どういうことだろう。統計的な性質を使ってるのではなくて、「「決定論的カオス」みたいなもの」でやってるからだろうな。
ところで前から思ってたんだけど、時間ドメインではなくて空間ドメインのほうはどうなんだろう。スライス上の細胞という限られたpopulationしか見ていないわけで、もしもっと多くのニューロンから（究極にはすべての脳細胞から）記録すれば予測可能性は上がるはず*1 だが、そうでないということだろうか。逆に、スライス上のデータの一部をランダムに取り除くとどのくらい予測可能性は落ちるか。Populationから一個のニューロンのデータを除いても予測はrobustなんだろうか*2、カオスってそういうの弱そうに思うのだけれど。そしてまたまたspontaとevokedとの問題。Spontaでは近くのニューロンの活動によって記述できるだろうが、evokedでは別の領野からの入力がcriticalに効いてくるであろう。そしてそもそもの予測可能性とcausal relationとの問題もあるしなあ。興味は尽きない。
*1：カオスだとどうなんだろう。統計的性質を使っているならば、どんなゴミの変数を加えても、データが有限回であるかぎりmultiple regressionのR2は上がってゆく。そこで変数を加える分ペナルティを与えたりする。そういえば有限回のデータからmutual informationを計算すると多めに計算されるバイアスがあるわけだが、このことと変数の数決定の話は等価なのだろうか。
*2：さっそくcross validationを思い出しつつ。