Statistical inference for stochastic point processes with application on neuronal data - Rajdl, Kamil (2017)
Tato dizertační práce se skládá ze dvou hlavních částí. V první části stručně uvádíme v textu dále používané matematické prostředky a úvod do neuronového modelování. Druhá část se pak skládá se čtyř odborných článků věnujících se především studiu variability a náhodnosti v neuronových modelech. Je zde studována jedna z nejčastěji používaných měr variability posloupností neuronových impulsů, Fano factor, a vytvořeny dvě míry nové. Pro Fano factor jsou odvozeny nové vlastnosti a navržena metoda optimalizace jeho odhadu vzhledem k délce pozorovacího okna. Nové míry se zaměřují na zobecnění Fano factoru a využití Shannonovy entropie jako míry náhodnosti. Zkoumán je také vliv variability vstupu neuronu na jeho výstup. K tomuto účelu je zobecněn Steinův model tak, že je jeho vstup popsán pomocí součtu procesů obnovy.