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Seminario de Probabilidad y Estadística
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Título: "Análisis de series temporales: patrones ordinales"

Expositor: Nicolás Rubido (Facultad de Ciencias)

Resumen:
 
La habilidad creciente que poseemos para recabar más y mejores datos, nos lleva
también a aunar esfuerzos para mejorar nuestra capacidad de análisis de los
mismos. Por ejemplo, podemos querer saber cuántos datos de una serie temporal
necesitamos para poder decir que la distribución que econtramos para sus valores
es estacionaria (es decir, no varía aunque recabemos más datos). O podríamos
intentar distinguir diferencias entre conjuntos de datos, y entonces
preguntarnos cuántas comparaciones necesitamos para poder decir que el resultado
es significativamente diferente. En cualquier caso, el método por el cuál
elijamos hacer el análisis nos facilitará o complicará el trabajo. En esta
charla, presentaré un método no lineal de análisis de series temporales que es
conocido como el análisis por patrones ordinales (OPs). Los OPs son simples de
implementar e interpretar, sus distribuciones muestran robustez en señales
ruidosas, y los resultados permiten interpretaciones similares a las que
muestran los métodos espectrales clásicos (como el espectro de potencia y la
coherencia). En particular, mostraré resultados que hemos obtenido en el
Laboratorio de Neurobiología del Sueño para caracterizar estados del ciclo
vigilia-sueño por medio de medidas de EEGs intra-craneales en ratas. Mientras
que los métodos clásicos no encuentran diferencias significativas entre los
estados del ciclo, los OPs revelan claramente estos cambios, y notablemente,
independientemente de la region cortical analizada.

REFS [1] J. González, M. Cavelli, A. Mondino, C. Pascovich, S. Castro Zaballa,
A. Falconi, P. Torterolo, and N. Rubido, "Decreased time-series complexity
distinguishes sleep dynamics from wakefulness", pre-print (2019). [2] A.
Aragoneses, N. Rubido, J. Tiana-Alsina, M. C. Torrent, and C. Masoller,
"Distinguishing signatures of determinism and stochasticity in spiking complex
systems", Nature Sci. Rep. 3, 1778 (2013). [3] N. Rubido, J. Tiana-Alsina, M. C.
Torrent, J. García-Ojalvo, and C. Masoller, "Language organization and temporal
correlations in the spiking activity of an excitable laser: Experiments and
model comparison", Phys. Rev. E 84, 026202 (2011). [4] J. M. Amigó, Permutation
Complexity in Dynamical Systems-Ordinal Patterns, Permutation Entropy, and All
That (Springer-Verlag, Berlin, 2010). [5] C. Bandt and B. Pompe, "Permutation
Entropy: A Natural Complexity Measure for Time Series", Phys. Rev. Lett. 88(17),
174102(4) (2002).


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Viernes 6/9 a las 10:30, Salón de seminarios del piso 14, CMAT

Contacto: Alejandro Cholaquidis - acholaquidis en hotmail.com
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