Analysis of Neural Data
Idioma: inglés
Editorial: Springer New York Mrz 2014, 2014
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Continual improvements in data collection and processing have had a huge impact on brain research, producing data sets that are often large and complicated. By emphasizing a few fundamental principles, and a handful of ubiquitous techniques, Analysis of Neural Data provides a unified treatment of analytical methods that have become essential for contemporary researchers. Throughout the book ideas are illustrated with more than 100 examples drawn from the literature, ranging from electrophysiology, to neuroimaging, to behavior. By demonstrating the commonality among various statistical approaches the authors provide the crucial tools for gaining knowledge from diverse types of data. Aimed at experimentalists with only high-school level mathematics, as well as computationally-oriented neuroscientists who have limited familiarity with statistics, Analysis of Neural Data serves as both a self-contained introduction and a reference work. 676 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9781461496014
- Título
- Analysis of Neural Data
- Autor
- Robert E. Kass
- Editorial
- Springer New York Mrz 2014
- Año de publicación
- 2014
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1461496012
- ISBN 13
- 9781461496014
- Peso del artículo
- 1168 gramos
- Dimensiones
- 241x160x40 mm
- Serie
- Libro 135 de 160: Springer Series in Statistics
Continual improvements in data collection and processing have had a huge impact on brain research, producing data sets that are often large and complicated. By emphasizing a few fundamental principles, and a handful of ubiquitous techniques, Analysis of Neural Data provides a unified treatment of analytical methods that have become essential for contemporary researchers. Throughout the book ideas are illustrated with more than 100 examples drawn from the literature, ranging from electrophysiology, to neuroimaging, to behavior. By demonstrating the commonality among various statistical approaches the authors provide the crucial tools for gaining knowledge from diverse types of data. Aimed at experimentalists with only high-school level mathematics, as well as computationally-oriented neuroscientists who have limited familiarity with statistics, Analysis of Neural Data serves as both a self-contained introduction and a reference work.
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Acerca del autor
Robert E. (Rob) Kass is Professor in the Department of Statistics, the Machine Learning Department, and the Center for the Neural Basis of Cognition at Carnegie Mellon University. Since 2001 his research has been devoted to statistical methods in neuroscience. Together with Emery Brown he has organized the highly successful series of international meetings, Statistical Analysis of Neural Data (SAND).
Uri T. Eden is Associate Professor in the Department of Mathematics and Statistics at Boston University. He received his Ph.D. in the Harvard/MIT Medical Engineering and Medical Physics program in the Health Sciences and Technology Department. His research focuses on developing mathematical and statistical methods to analyze neural spiking activity, using methods related to model identi cation, statistical inference, signal processing, and stochastic estimation and control.
Emery N. Brown is Edward Hood Taplin Professor of Medical Engineering, Professor of Computational Neuroscience, and Associate Director of the Institute of Medical Engineering and Science at MIT; he is also the Warren M. Zapol Professor of Anaesthesia at Harvard Medical School and Massachusetts General Hospital. He is both a statistician and an anesthesiologist. Since 1998 his research has focused on neural information processing, and his experimental work characterizes the way anesthetic drugs act in the brain to create the state of general anesthesia.
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