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El código de este estudio está disponible públicamente en Github: [https://github.com/zqwei/TLDS_ALM_Data]. El código para los sistemas dinámicos lineales dependientes de eventos puede obtenerse por separado en [https://github.com/zqwei/Epoch-Dependent-LDS-Fit] [https://doi.org/10.5281/zenodo.1403158]. Las sesiones de grabación simultánea precompiladas pueden obtenerse en45 https://doi.org/10.6084/m9.figshare.7372898.

Reimpresiones y permisosSobre este artículoCite este artículoWei, Z., Inagaki, H., Li, N. et al. Una organización ordenada de un solo ensayo de la dinámica de la población en la corteza premotora predice la variabilidad del comportamiento.

Nat Commun 10, 216 (2019). https://doi.org/10.1038/s41467-018-08141-6Download citaCompartir este artículoCualquier persona con la que compartas el siguiente enlace podrá leer este contenido:Obtener enlace compartibleLo sentimos, actualmente no hay disponible un enlace compartible para este artículo.Copiar al portapapeles

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Sas términos de interacción regresión

SAS o Statistical Analytics System, desarrollado por SAS Institute, es una herramienta de software analítico que permite a los usuarios realizar la gestión de datos, análisis estadístico, modelado de negocios, redacción de informes, mejora de la calidad, desarrollo de aplicaciones, transformación de datos, extracción de datos, y otras operaciones sobre los datos recogidos. Es un grupo de programas informáticos que facilitan la alteración, gestión y recuperación de diferentes tipos de datos de múltiples fuentes.Professional Certificate Program in Data ScienceThe Ultimate Ticket To Top Data Science Job RolesExplore Course

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Hace casi 30 años, SAS apareció en el puesto número 15 de la clasificación inaugural de Inc. de empresas privadas de rápido crecimiento, y desde entonces nunca ha mirado atrás. Mientras que, por un lado, la mayoría de los primeros competidores de SAS han tenido un final ordenado o en orden, SAS sigue sumando a sus más de 35 años de trayectoria ininterrumpida de crecimiento de ingresos. Lo mejor de este gigante del análisis empresarial valorado en 2.400 millones de dólares y con más de 12.000 empleados es que sigue siendo privado.

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Los modelos estadísticos de regresión estiman los efectos de las variables independientes (IV, también conocidas como predictores) sobre las variables dependientes (VD, también conocidas como resultados). A veces, modelamos la modificación del efecto de una IV por otra IV, a menudo denominada variable moderadora (MV). Esta modificación del efecto se conoce como interacción estadística. Por ejemplo, podemos modelizar el efecto del número de minutos de ejercicio (IV) sobre la pérdida de peso (VD) que se ve modificado por 3 tipos diferentes de ejercicio (VM). Las variables de interacción se generan multiplicando el IV y el MV juntos, y esta variable producto resultante se introduce en la regresión, normalmente junto con el IV y el MV. El coeficiente de regresión de interacción resultante representa una prueba de si el efecto del IV depende del otro MV (para que quede claro, el modelo de regresión no distingue entre el IV y el MV, ya que el efecto del MV también se ve modificado por el IV y está representado por el mismo coeficiente de interacción). Aunque ciertamente importante, esta prueba no suele ser suficiente para comprender e interpretar plenamente la interacción, lo que nos exigiría conocer la magnitud, la dirección y la significación del efecto del IV en diferentes niveles del MV. El efecto condicional de un IV categórico en un nivel específico de la VM se conoce como efecto simple (a veces efecto principal simple), mientras que el efecto condicional de un IV continuo suele denominarse pendiente simple.

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Ziqiang Wei 1Campus de Investigación Janelia, HHMI2Departamento de Neurociencia Solomon H. Snyder, Facultad de Medicina de la Universidad Johns HopkinsHidehiko Inagaki 1Campus de Investigación Janelia, HHMINuo Li 3Departamento de Neurociencia, Facultad de Medicina BaylorKarel Svoboda 1Campus de Investigación Janelia, HHMIShaul Druckmann 1Campus de Investigación Janelia, HHMI4Departamento de Neurobiología, Universidad de Stanford

donde t(s) presenta el último punto temporal de la época s y t(0) = 1. Aquí restringimos la estimación de las matrices de entrada Qext(s) y Qint(s) para que sean diagonales después de cada iteración de maximización. Además, calculamos la dinámica del modo neuronal en el espacio de actividad compartido a partir del paso de expectativa.La estimación del modelo se basó únicamente en ensayos correctos (Tabla S1).Estimación de exclusión de una neurona y elección de la dimensionalidad del espacio de entrada compartidoPara determinar el rendimiento de los ajustes del modelo, calculamos la varianza explicada utilizando un procedimiento de exclusión de una neurona en validación cruzada15. Después de ajustar el modelo a los datos de entrenamiento, tomamos los datos de prueba, eliminamos la actividad de la neurona i-ésima de los datos, por lo tanto, dejamos una neurona fuera (LONO), y estimamos los valores de los modos del espacio de actividad compartida: Entonces calculamos la actividad esperada de la i-ésima neurona como , donde Wproji es la i-ésima fila de la matriz de proyección Wproj. La varianza explicada,

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