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On Changepoint Detection in a Series of Stimulus-Response Data

  • In this paper, we demonstrate the power of functional data models for a statistical analysis of stimulus-response experiments which is a quite natural way to look at this kind of data and which makes use of the full information available. In particular, we focus on the detection of a change in the mean of the response in a series of stimulus-response curves where we also take into account dependence in time.

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Metadaten
Verfasserangaben:Euna Gesare Nyarige, Jürgen Franke, Alexander Fischer
URN (Permalink):urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-51399
Schriftenreihe (Bandnummer):Report in Wirtschaftsmathematik (WIMA Report) (165)
Dokumentart:Wissenschaftlicher Artikel
Sprache der Veröffentlichung:Englisch
Veröffentlichungsdatum (online):30.01.2018
Jahr der Veröffentlichung:2018
Veröffentlichende Institution:Technische Universität Kaiserslautern
Datum der Publikation (Server):31.01.2018
Freies Schlagwort / Tag:changepoint test; functional data; functional time series; inhibitory synaptic transmission; stimulus response data
Seitenzahl:19
Fachbereiche / Organisatorische Einheiten:Fachbereich Mathematik
DDC-Sachgruppen:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 510 Mathematik
MSC-Klassifikation (Mathematik):62-XX STATISTICS
Lizenz (Deutsch):Creative Commons 4.0 - Namensnennung, nicht kommerziell, keine Bearbeitung (CC BY-NC-ND 4.0)