Neiropsiholoģisko datu statistiskā analīze

Abstract

Darbs ir veltīts neiropsiholoģisko datu – elektroencefalogrāfijas (EEG) signālu – izpētei. Darba mērķis ir izpētīt galvenās EEG signālu tendenču noteikšanas metodes indivīdam, kā arī salīdzināt EEG signālu jaudu vairākiem subjektiem. Tiek definēti EEG signāli, apskatītas metodes signālu jaudas un signālu kanālu novērošanai – Furjē transformācija, korelācija un koherence. Praktiskajā daļā ir apskatīts hipotēžu testu un regresijas analīzes pielietojums reālu datu modelim, lai atrastu būtiskākās EEG signālu jaudas atšķirības starp indivīdiem, signālu mērīšanas laiku un acu stāvokli.

The work is dedicated to the study of neuropsychological data - electroencephalography (EEG) signals. The aim of the study is to investigate the main methods of detecting EEG signal trends in individuals, as well as power of EEG signals between more subjects. When delivering certain EEG signals, the methods of signal power and signal channel observations - Fourier transform, correlation and coherence are considered. In the practical part statistical hypothesis testing and regression analysis are applied to find the most significant differences in EEG signal power between individuals, signed measurement time and eye position.