Buchumschlag

Identifying Neural Connectivity using Bernoulli Autoregressive Partially Linear Additive Models

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Pinkney, Carla, Euan, Carolina, Gibberd, Alex
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Applications Methodology
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Regularised Spectral Estimation for High-Dimensional Point Processes
von: Pinkney, Carla, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian Time-Varying Tensor Vector Autoregressive Models for Dynamic Effective Connectivity
von: Zhang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Latent class multivariate probit and latent trait models for evaluating test accuracy without a gold standard: A simulation study
von: Cerullo, Enzo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Informed Asymmetric Dirichlet Priors for Multivariate Bernoulli Mixture Models
von: Ferrari, Luisa, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Predicting Distributions of Physical Activity Profiles in the NHANES Database Using a Partially Linear Fréchet Single Index Model
von: Matabuena, Marcos, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Integrating Complex Covariate Transformations in Generalized Additive Models
von: Collarin, Claudia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Unified Framework for Multiple Exposure Distributed Lag Non-Linear Models for Air Pollution Epidemiology
von: Pan, Tianyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Inference for Heterogeneous Graphical Models using Doubly High-Dimensional Linear-Mixed Models
von: Yue, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Scalable Bayesian Semiparametric Additive Regression Models For Microbiome Studies
von: Chen, Tinghua, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Functional Factor Modeling of Brain Connectivity
von: Stanley, Kyle, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Additive Density Regression
von: Maier, Eva-Maria, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Exponential-Polynomial Divergence-based Robust Information Criterion for Linear Panel Data Models and Neural Networks
von: Goswami, Udita, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Explainable Linear and Generalized Linear Models by the Predictions Plot
von: Rousseeuw, Peter J.
Veröffentlicht: (2024)

Linear Model and Extensions
von: Ding, Peng
Veröffentlicht: (2024)

NIRVAR: Network Informed Restricted Vector Autoregression
von: Martin, Brendan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Granger Causality for Mixed Time Series Generalized Linear Models: A Case Study on Multimodal Brain Connectivity
von: Piancastelli, Luiza S. C., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Soil Texture Prediction with Bayesian Generalized Additive Models for Spatial Compositional Data
von: Martínez-Minaya, Joaquín, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Partially Directed Configuration Model with Homophily and Respondent-Driven Sampling
von: Sepulveda-Peñaloza, Alejandro, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Partial frontiers are not quantiles
von: Dai, Sheng, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Estimating Covariate Effects on Functional Connectivity using Voxel-Level fMRI Data
von: Zhao, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Spatio-Temporal Autoregressions for High Dimensional Matrix-Valued Time Series
von: Dou, Baojun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Variable Selection in Functional Linear Cox Model
von: Yue, Yuanzhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Prior Elicitation for Generalised Linear Models and Extensions
von: Hosack, Geoffrey R.
Veröffentlicht: (2023)

lmw: Linear Model Weights for Causal Inference
von: Chattopadhyay, Ambarish, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Spatiotemporal Modeling and Forecasting at Scale with Dynamic Generalized Linear Models
von: Pherwani, Pranay, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Surviving the frailty of time to event analysis in massive datasets with Generalized Additive Models (and the help of Simon Laplace)
von: Argyropoulos, Christos, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hierarchical Latent Class Models for Mortality Surveillance Using Partially Verified Verbal Autopsies
von: Zhu, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Noise-Robust Phase Connectivity Estimation via Bayesian Circular Functional Models
von: Sugasawa, Shonosuke, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An MCMC-Based Method for Dynamic Causal Modeling of Effective Connectivity in Functional MRI
von: Fales, Kaitlyn R., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Variational Inference for Fully Bayesian Hierarchical Linear Models
von: Parra-Aldana, Cristian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

iSCAN: Identifying Causal Mechanism Shifts among Nonlinear Additive Noise Models
von: Chen, Tianyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Nonlinear Principal Component Analysis with Random Bernoulli Features for Process Monitoring
von: Chen, Ke, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Hierarchical Modelling of Noisy Gamma Processes: Model Formulation, Identifiability, Model Fitting, and Extensions to Unit-to-Unit Variability
von: Leadbetter, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Autoregressive models for panel data causal inference with application to state-level opioid policies
von: Antonelli, Joseph, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Effective Bayesian Modeling of Large Spatiotemporal Count Data Using Autoregressive Gamma Processes
von: Cheng, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Gradient-Boosted Generalized Linear Models for Conditional Vine Copulas
von: Jobst, David, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Online Sequential Leveraging Sampling Method for Streaming Autoregressive Time Series with Application to Seismic Data
von: Xie, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Partial Conjunction Analysis in Neuroimaging: A Comparative Study
von: Dey, Monitirtha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Design and Analysis of Precision Trials with Partial Borrowing
von: Golchi, Shirin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Additive Density-on-Scalar Regression in Bayes Hilbert Spaces with an Application to Gender Economics
von: Maier, Eva-Maria, et al.
Veröffentlicht: (2021)