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Título: A method for detecting statistically significant differences in EEG data
Autores: Fachada, Nuno
Cruz, Janir R. da
Herzog, Michael H.
Figueiredo, Patrícia
Rosa, Agostinho C.
Palavras-chave: ELETROENCEFALOGRAMA
ANÁLISE DE DADOS
PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS
MULTIVARIATE STATISTICS
ELECTROENCEPHALOGRAPHY
ESTATÍSTICA MULTIVARIADA
DATA ANALYSIS
Editora: OHBM
Citação: Fachada, N., da Cruz, J.R., Herzog, M.H., Figueiredo, P. & Rosa, A.C. (2017). A method for detecting statistically significant differences in EEG data. Annual Meeting of the Organization for Human Brain Mapping, OHBM 2017, Vancouver, Canada
Resumo: The highly multivariate nature of EEG data often limits the search for statistically significant differences in data collected from two or more groups of subjects. We have recently developed a new technique for assessing whether two or more multidimensional samples are drawn from the same distribution. Here, we apply this to EEG data collected from schizophrenia patients and healthy controls while performing a Visual Backward Masking (VBM) task.
Descrição: Annual Meeting of the Organization for Human Brain Mapping
URI: http://hdl.handle.net/10437/10195
Aparece nas colecções:ECATI - Atas de Conferências Internacionais

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