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   Seminário de Teoria da Computação e Combinatória (TCC)

                 Tarde de Bioinformática
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Título:      Causalidade de Granger entre grupos de séries 
             temporais: da teoria a aplicações em biologia 
             molecular e neurociência
            
Palestrante: André Fujita 
             Universidade de Tokyo


Hora e Data: 15h30, segunda-feira, 30 de agosto de 2010

Local:       auditório do NUMEC

Resumo:

Norbert Wiener introduziu  a noção de que, se  a predição de
uma série temporal $Y_t$ pode ser estatisticamente melhorada
incorporando a  informação de valores passados  de uma outra
série  $X_t$, a  série  $X_t$ "causa"  $Y_t$. Clive  Granger
formalizou   essa  idéia  no   contexto  de   modelos  Vetor
Autoregressivos.   Neste   seminário,   mostraremos   alguns
resultados   obtidos   nos   últimos   trabalhos   sobre   a
generalização da causalidade de Granger para entre grupos de
séries temporais, i.e., se  um grupo de $m$ séries temporais
Granger-causa um  outro grupo de $n$  séries temporais. Além
disso,  mostraremos  uma   metodologia  para  identificar  a
causalidade  de  Granger  e  dois  testes  estatísticos,  um
baseado em  bootstrap e  outro em razão  de verossimilhança.
Aplicações  em  biologia   molecular  e  neurociência  serão
discutidas.

Referências:

Fujita A, Sato  JR, Kojima K, Gomes LR,  Nagasaki M, Sogayar
MC,  Miyano S. Identification  of Granger  causality between
gene  sets.   Journal  of Bioinformatics  and  Computational
Biology. 2010 (in press).

Fujita A, Kojima K, Patriota AG, Sato JR, Severino P, Miyano
S. A  fast and robust  statistical test based  on Likelihood
ratio with Bartlett correction to identify Granger causality
between gene sets.  Bioinformatics. 2010 (in press).

Sato JR, Fujita A, Cardoso  EF, Thomaz CE, Brammer MJ, Amaro
Jr  E.   Analyzing   the  connectivity  between  regions  of
interest: An approach based on cluster Granger causality for
fMRI data analysis. NeuroImage.  52(4): 1444-1455, 2010.