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Improve auto-correlation estimation during regression

Fermée

#307 ouverte le 22 juil. 2019

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Description

Currently, we do a pretty crude ARMA model if the user wants to model auto-correlations. We have a few options to improve this:

  1. AFNI style: implement our own limited grid search of ARMA parameters per voxel rather than unconstrained optimization in statsmodels (currrent) - probably the trickiest and slowest
  2. Implement pre-whitening routines by first estimating OLS, then using the residuals of order N to adjust the data, and finally fit OLS again. Nistats has an implentation of this: see this and this.
  3. Port over SPMs new FAST routine which does something like using basis-sets of covariance matrices to account for auto-correlation

Guide contributeur

Direction de recherche
Étudiez l'implémentation ARMA actuelle dans le codebase, puis explorez les trois options d'amélioration mentionnées : 1) recherche par grille de style AFNI, 2) pré blanchiment Nistats, 3) routine FAST. Évaluez la complexité informatique et la précision de chaque approche pour les données de séries temporelles en neuroimagerie.
Stack technique
python
Domaine
data
Type d'issue
Fonctionnalité
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
3
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
1-2 jours
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Récente
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Claire
Prérequis
PythonStatistics
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
45