２．脳神経イメージングコミュの[9] parametric analysis

パラメトリック分析を使っている方、情報交換をしましょう。

デフォルトのフィッティングは、”Linear fit”かと思いますが、
論文によっては”polynomial fit”を採用しています。この”polynomial fit”は、脳活動と心理評定値との間に非線形性を仮定。
つまり、Xを評定値として、

BOLD(t) = a0 + a1*x^1 + a2*x^2 + a3*x^3・・・・・

BOLD信号をこのように直交多項式展開するわけですが、
例えば、Xをlog変換してフィットする研究もあり、
フィッティングに関しては明確な仮定がないのでは？
という印象があります。皆さんのお考えはいかが？

コメント(2)

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[1] mixiユーザー 07月22日 18:50

パラメトリック解析は、あんまり複雑な式を使うと、怪しくなる印象がありますね。リロウPさんが挙げられているように、フィッティングにどんな関数を使うかでいろんな結果が出そう。
僕は基本的に線形パラメトリック検定しかしたことがないです。被験者の課題に対する反応時間を説明変数に使うとか。反応時間と脳活動が線形であるという過程にも結構無理があるわけですが(^^;

[2] mixiユーザー 07月25日 12:50

First order　のＬｉｎｅａｒＴｅｒｍだけに頼り切ると危険ですね。線形に回帰するときに残差がたくさん出るケースがよくあります。
http://www.n-seiryo.ac.jp/~usui/news2/2005/london_blasts.html
に詳しい解説とシミュレーションがあります。

反応時間は、かなり複雑な過程を経た出力なので、ＢＯＬＤと関係付けるにはかなり無理があると、まず最初に思いますが、いかがでしょう？

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