Структурно векторная психология: 8 векторов | Психологические тренинги и курсы он-лайн. Системно-векторная психология

Опубликовано автором

Содержание

Впечатления от бесплатной онлайн-лекции по системно-векторной психологии Юрия Бурлана. Продолжение: system_psiholog — LiveJournal

Начало здесь:

[Елец-Карина] : Спасибо! Юрий!

[Гость VK] : Спасибо,Наталья

[Ашхен Санкт-Петербург] : спасибо большое, Юрий!

[аграте брианца] : Спасибо большое за понимание и терпение к нашим вопросам!!!

[Светлана-Санкт-Петербург] : странно находиться без улыбки после тренинга:)

[Андрей Т Красноярск] : У меня по сей день после тренинга вылазит улыбка, даже бывает как то не удобно перед людьми))

[Тамара- Барса] : Спасибо, Юрий! Хорошее начало цикла тренингов!

[Елена-МОСКВА] : СПАСИБО, ЮРИЙ, НО УТРОМ НА РАБОТУ…

[Саратов] : Спасибо)

[Nataliya Petrozavodsk] : Юрий, как всегда лекция бесподобная! Спасибо!

[Бердичев] : депрессия задолбала,когда тренинг

[Инга-Киров] : Спасибо вам,большое!!!

[вера монреаль] : можетэто и не так, но даже ваша вводная лекция взорвала меня изнутри

[Ирина] : Спасибо Всем огромное,до завтра,очень интересно!!!!!

[Олег — Бобруйск] : Спасибо, Юрий.

[Когалым] : Юрий у вас очень добрые глаза!!!!!

[Ирина-ставрополь] : Спасибо

[Таня Донецк] : Хочу выйти замуж

[светлана Нижний Новгород] : Спасибо,Юрий!Какждая встреча-бальзам на душу

[Liudmila-Rokiskis] : dovstreci,(ne zabivaite zardnicu vo vremeni) lekcija ocen interesnaja.

[Кирилл — Санкт-Петербург] : — Да, тоже хочу спросить, гость

[Андрей П — Уфа] : Бердичев, как я понимаю ваше состояние…. Только свп эффективно сработало.

[Лилия — Одесса] : Очень интересно! Огромное спасибо!!! До завтра!

[Gulnora Ankara] : Spasibo bolshoye Vam za Vash trud. Do vstrechi!!!

[Елена — Москва] : НЕТ. НЕ ХОЧЕТСЯ УХОДИТЬ!!!

[Яна — Ровно] : Мне нравиться тренинг! Спасибо!

[Гость VK] : Благодарю, Юрий, очень структурно, понятно и значимо каждое слово!!! Ребята, приходите на тренинг, очень глубокие знания даются, все меняется…

[Юлия-Ростов-на-Дону] : ой, а мне кажется я уже изменилась 🙂

[Светлана-Москва] : Спасибо!

[Гость VK] : Юрий Кобрин Спасибо за хорошие знания Юрий!!!!!!!!!!!

[Катя-Киев] : Здравствуйте!А проблемы со здоровьем решить можно??

[Серафим-Липецк] : Юлия-Москва У меня были панические атаки не знаю причин, но они куда то ушли. После тренинга.

[катя-тольятти] : До свидания, очень приятно было вас слушать)

[Ольга П-Москва] : Юрий, спасибо за интересную лекцию..

[нижняя т наталья] : Юрий, я психолог с 16 летним стажем, надеюсь на возможность интеграции системно-векторной психологии в практику.

[МАРИНА-ВОРОНЕЖ] : ЮРИЙ, ДА!!!!!!!

[Алина- Ростов] : Спасибо!

[Алла Череповец] : Юрий большое спасибо

[Ольга-Касимов] : Спасибо,Вам,что вы есть.Хочу избавиться от агорофобии. Послушать ваши лекции.Сюда я попала?

[Людмила-Нальчик] : Спасибо!

[Татьяна-Луганск] : Спасибо,Юрий!!!

[Галина — Киев] : Юрий, очень быстро. МАЛО!!

[Татьяна Оха] : Юрий, спасибо!!!

[Юлия-Ростов-на-Дону] : Спасибо, Юрий 🙂

[Ирина-Москва] : spassibo!

[СВЕТЛАНА-КИШИНЁВ] : СПАСИБО!

[Майя Воронеж] : CПАСИБО, ВАМ ОГРОМНОЕ!

[Галина Хабаровск] : Спасибо Юрий!

[Екатерина-Москва] : Юрий, спасибо)))))))))Восторг как и всегда))))))))))))))

[Эльвира Молодечно] : Спасибо вам большое)

[Евгения-СПб] : Юрий, прошла 2 уровня СВП. Спасибо Вам и вашей команде!

[Гость VK] : Спасибо!!!!!

[olgkalut] : Cпасибо Вам Юрий!!!

[наталья запорожье] : спасибо

[Марина — Торез] : СПАСИБО,ЮРИЙ!

[Катя-Киев] : Спасибо Анастасия!

[godluck] : спасибо…спасибо…спасибо

[Степногорск] : СПАСИБО БОЛЬШОЕ, ЮРИЙ))

[ирина неаполь] : ЮРИЙ СПАСИБО ПОЛУЧИЛА БОЛЬШОЕ УДОВОЛЬСТВИЕ

[Гость VK] : Юрий, мое признание в любви вам !

[Александр — Беляево] : Поговорим за ЛЮБОВЬ!!!!!!!!!!!!!!!!

[Виктория Питер] : СПАСИБО ОГРОМНОЕ ЮРИЙ…

[Елена Н. Каховка] : Спасибо!!!!

[Даша — Оренбург] : спасибо вам!!!

[Катя Г — Саратов] : Спасибо, Юрий!

[лена] : спасибо!было интересно

[ТАТЬЯНОЧКА МОСКВА] : спасибо!!!

[аграте брианца] : Вам, спасибо!!!!!

[Вика-караганда] : Спасибо ВАм!!!!!!!!!!!!!!!!

[Андрей Т Красноярск] : Спасибо Юрий, я приду на полный курс

[Наталья-Нижневартоск] : Спасибо, очень интересно!

[татьяна ставрополь] : вам спасибо

[Ольга — Новошахтинск] : помогите побороть депрессию. .

[Роза- Набережные Челны] : Spaibo ogromnoe! Do zaytra!

[Ирина-Калининград] : Спасибо!

[Тфтьяна Днепропетровск] : Чудесный, чудесный вечер!

[Иван К-Москва] : Юра буду ждать завтрашнего дня, неплохая вводная.)

[Елена-кривой рог] : Спасибо, Юрий!

[Анфилана — Тихрецк] : Спасибо. До свидания.

[Гость VK] : спасибо вам огромное !

[Тамара-Могилев] : Спасибо Юрий! Классная лекция!

[Мария-Шымкент] : Спасибо вам большое за вводную лекцию!

[Андрей Советский] : СПАСИБО ЮРИЙ!

[Ужгород] : Вы бесподобный!!!

[Evgenia-Quito] : Спасибо.До завтра!!!!

[Ирина Одесса] : Спасибо вам большое за лекцию!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

[Гость VK] : spasibo vam Yurii

[Наталья, Волгоград] : спасибо большое!!!

[Лаура-Шымкент] : вам спасибо)))

[МАРИНА-ВОРОНЕЖ] : СПАСИБО, ЮРИЙ!!! ЖДЕМ ДОПОЛНИТЕЛЬНУЮ ЛЕКЦИЮ О СЕКСЕ ИЛИ О ЛЮБВИ!!!!!!!!!!!!!

[Даша — Оренбург] : сексуальность в понедельник!!! пожалуйста!!!!!

[Гость VK] : Спасибо.

[Анна — Видное] : СПАСИБО!!!! ОЧЕНЬ ИНТЕРЕСНО!!!

[rfnz Njkmznnb] : благодарю!!! жду завтра!!!!!!!!!

[Людмила-Рига] : Спасибо.

[Гульмира-Алматы] : Спасибо!

[Юлия-Ростов-на-Дону] : Супер тренинг! Я приду! 🙂

[Елена Житомир] : спасибо)

[Гузаль- Уфа] : Благодарю Всех

[lfybk] : СПАСИБО)

[Майя Воронеж] : ЗАВТРА ИЗМЕНЮ ВЕЧЕРНИЕ ПЛАНЫ РАДИ ЛЕКЦИИ!!!

[IKL i Galina-Kiev] : Спасибо, Юрий за лекцию… ждем завтра ) хорошего Вам настроения )

[Юлия — Луганск] : Спасибо большое, Юрий!

[галина — петрозаводск] : до свидания Юрий

[Людмила г Кувшиново] : Спасибо вам за правду.благодарю!

[Олеся-МИНСК] : респект-обожаю ещё

[Анастасия-Орёл] : спасибо, Вам!!!

[Гулльнур-Самара] : Спасибо, Юрий! Завтра обязательно встретимся!

[Елена Москва] : Приятно было Вас видеть)

[Riga] : удивительный человек!!!!!Спасибо Вам!!!

[Евгения — Ростов] : спасибо!

[светлана л — гродно] : Спасибо, Юрий! Всех благ!

[Галина Н. Петрозаводск] : Юрий, спасибо! Удивительно, но с каждым разом интереснее. А результаты прибывают

[Olga-Москва] : Спасибо, Юрий!

[Лилия — Орел] : Спасибо!!!!

[Regina-Kiev] : Спасибо за тренинг!!

[Екатеринбург] : спасибо !

[Aлена-Днепропетровск] : Спасибо,Юрий за тренинг.Даже моя дочь слушала с вниманием.Спасибо вам за ваш труд.

[Татьяна-Сызрань] : Я слушаю не первый раз ваши тренинги бесплатно, и каждый раз получаю новые знания.Благодарю Вас Юрий!!!!

[Таня Донецк] : Спасибо большое!!!! Завтра я буду. Ожидаю больших результатов!!!

[Гость VK] : Елена Германия Кассель=Юрий спасибо огрмное за тренинг

[Evgeniya Athens] : spasibo!!!

[С Татьяна Золотое] : Спасибо!

[Светлана — Барановичи] : Юрий! Хорошей погоды завтра! Чтобы Вы добрались на тренинг. Спасибо.

[Анастасия А-Москва] : СПАСИБО ЮРИЙ! ДО ВСТРЕЧИ, РЕБЯТА!

[Артур -Пестово] : спасибо

[Марьяна-Ужгород] : спасибо, было очень интерестно)) жду завтрашнего тренинга

[Ирина Альмиранте] : Благодарю, до завтра!

[Дарья У. Полярны Зори] : спасибо большое)))))

[Оксана К-Одесса] : Спасибо,Юрий!!!лекция-супер!!! До завтра!!!

[Гость VK] : спасибо

[Гость VK] : Спасибо это было интересно

[Виктория — Оренбург] : Спасибо! Д

[yuliya-tashkent] : spaaasibooo yuriy!

[ростов] : спасибо

[Гость VK] : Спасибо

[Христина-Петербург] : БЛАГОДАРЮ!!!ДО ЗАВТРА!

[Марина-Краснодар] : Благодарю за тренинг! С вами очень весело:)) О таких серьезных вещах с хорошим юмором!!!

[Зоя Л,Санкт-Петербург] : Спасибо вам за любовь и желание делиться

[Гость VK] : Спасибо!

[Москва] : Спасибо))))

[Рима-Уфа] : огромное человеческое спасибо Вам!

[Наталия — Череповец] : Спасибо! Замечательная встреча. И очень профессиональные ответы. Я не знакома пока с СВП, но спеца отличить могу 🙂

[Идея Слабоспицкая] : Идея Севастополь )Вы хороший психолог ,а ещё вы настоящий артист -так интересно и эмоционально рассказываете !

[Санкт-Петербург] : Спасибо!

[татьяна,могилев] : Spasibo!

[Анна — Санкт-Петербург] : Спасибо большое!

[Юлия — Санкт-Петербург] : Спасибо! Получила удовольствие.

[Фаина — Электросталь] : Спасибо!

[Гость VK] : Благодарю Вас!

[Олег — Москва] : Спасибо большое!!!

[Маргарита Москва] : Юрий, спасибо Вам огромное!!!

[Ольга-Гродно] : о детях, да! интересно очень пока!

[Леонид — Пенза] : Спасибо!

[Тамара-Могилев] : пока!

[Надежда Санкт-Петербург] : благодарю очень

[Наиля Елабуга] : Спасибо! Спокојној ночи.

[Ирина — Омск] : Спасибо, всё очень заинтересовало!!!

[Надежда — Уральск] : Всего доброго!!!

[Наташа-Добеле] : Спасибо Юрий! У меня вроде бы все неплохо..НО..хочется, чтобы еще лучше..СПАСИБО!

[Галина Ярославль] : Юрий,спасибо большое

[Татьяна Воронеж] : Спасибо !!

[Кривой Рог] : Спасибо,Вам!Проведите, пожалуйста, тренинг по зрительному вектору))

[мария- пермь] : Огромное спасибо!!!

[Анна — Караганда] : Спасибо большое

[Гость VK] : спасибо

[Максим и Наталья — Санкт-Петербург] : Спасибо большое, Юрий!

[Andrey- Belgique] : Спасибо,Юрий!!!

[Таня Питер] : спасибо, до завтра!!

[Slava — Simferopol] : Юрий, каждый раз узнаю на Ваших лекциях много нового и с нетерпением буду ждать завтрашней лекции. СПАСИБО БОЛЬШОЕ!!!

[Геннадий — Донецк] : Спасибо

[Елена — Харьков] : Спасибо!

[sokolova_22] : СПАСИБО!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

[Алекс Киев] : Большое спасибо Юрий!

[Veronika — Lahti] : SPASIBO!

[Марина — Киев] : Спасибо!

[Кирилл — Санкт-Петербург] : Спасибо Юрий!

[1 Сергей — Ростов-на-Дону] : Спасибо большое Юрий!!!Очень интересно!!!! Спасибо еще раз!!! До свидания!

[Гость VK] : Благодарю Вас1

[айгуль уфа] : спс

[Ирина И] : Спасибо!!!

[Гость VK] : Спасибо!

[Ludmila] : spasibo!!

[Светлана — Алма-Ата] : spasibo

[Наталия — Москва] : Спасибо! Доброй ночи! )

[Евгения Акулова — Томск] : спасибо

[HappiGoddess] : СПАСИБО ВАМ.

[Роза-Миасс] : СПАСИБО!!!!!

[Людмила — Одесса] : Спасибочки, очень интересная лекция

[Евгений-Санкт-Петербург] : спасибо

[Lara — Киев] : спасибо! до завтра:)) хочется ваших знаний

[Гость VK] : Большое спасибо,Юрий!

[Михаил Пуговкин — Москва] : Юрий, спасибо большое! До свидания.

[Наталья — Астрахань] : Спасибо большое. Давайте про детей в понедельник, пожалуйста!

[Даша — Оренбург] : спасибо!!!!

[Наталия Ульяновск] : спасибо Юрий)

[Кривой Рог] : Юрий ! Спасибо вам и вашей команде.До встречи.

[Павел_Нижний_Новгород] : Юрий спасибо!!!)

[Ирина-Невинномысск] : Спасибо,Юрий!Как всегда здорово!

[Евгения-Воронеж] : Спасибо, Юрий!

[Алия — Алматы] : очень интересно!!!

[elgutyl] : Спасибо,Юрий!!!

[Мирра Луганск] : Спасибо Юрий! Доброй Вам ночи!

[Татьяна-Курск] : Юрий, огромное спасибо!

[Веселин — Минск] : Юрий, благодарю! Всем желаю стать счастливыми, в конечном счете нужно желать, сильно желать радоваться жизни, проживать каждое мгновение, а вот понять, чего же я хочу, это и есть задача…

[Анна В — Москва] : спасибо!!!

[Анна М — Дубна] : Спасибо большое, Юрий!

[Наиля Нерюнгри] : Огромное спасибо! Уже жду новых лекций.

[veronica-verona] : спасибо Юрий и всем

[Наталия Харьков] : Вы чудесный лектор!!!! Было очень интересно!!!! СПАСИБО ОГРОМНОЕ!!!! Я сама преподаю и знаю — насколько непросто держать аудиторию в течение длительного времени!!!! Спасибо еще раз!!!

[Адэлия Кишинев] : Spasibo !

[Анастасия — Москва] : спасибо)

[Елена-Самара] : Спасибо большое.

[Oxi Санкт-Петербург] : Спасибо!

[Василий-Гомель] : было интересно)

[Мила-Пенза] : спасибо,Юрий!

[Мартина — Коломна] : bolshoe spasibo! da lychse o detyax!

[Рамиль — Уфа] : Всем пока!!!

[Гость VK] : spasibo

[Аркадий К — Тарту] : Спасибо, Юрий!

[Гость VK] : благодарю вас!))) очень артистичны!))) думали или вы об актерской карьере?)

[Ольга-Донецк] : Спасибо, Юрий!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

[Гость VK] : Благодарим Вас, Юрий!!

[Дмитрий К] : Интересные вещи говорите,спасибо

[Гость VK] : Спасибо! До завтра!

[Владимир — Москва] : Спасибо!!!!!!!!

[Елена Ш Полтава] : СПАСИБО, ЮРИЙ! Мышкокликальный пользователь — это просто ))))!

[Ольга-Астана] : спасибо Юрий до завтра

[Наталья Москва] : Спасибо!

[спб] : спасибоооо

[Гость VK] : Спасибо! заставляет задуматься!

[Гость VK] : spacibo

[Светлана-Санкт-Петербург] : Спасибо за новые впечатления,хотя уже сбилась со счёта -сколько раз слушала ваши бесплатные лекции и прошла 2 курса,и даже не один раз

[Таня Донецк] : Пока всем!!!!

[Гость VK] : спасибо

[воткинск] : спасибо

[Гость VK] : spasibo!!!

[Виктория-Berlin] : Thanks, see you tomorrow

[Любовь Таганрог] : замечательно

[Степногорск] : ВСЕМ СПАСИБО)

[Инна — Беларусь, Лида] : СПАСИБО)))))

[V Kiev] : Спасибо!

[Кирилл — Санкт-Петербург] : Всем счастливо! Пусть каждый разберётся со своими вопросами. Всего доброго!=)

[Ужгород] : СПАСИБООООООООООООООООО!!!

[Ирина, Москва] : Спасибо. Всего доброго.

[Гость VK] : СПАСИБО!!!

[Александра Николаевск на Амуре] : Спасибо.

[МайЯ — Санкт-Петербургъ] : да, Юрий конечно околдовал))

[Адриан — Унгены] : спасибо!!!

[Таня Донецк] : Юрий спасибо!

[калининград] : спасибо

[1 Сергей — Ростов-на-Дону] : Деушки Спасибо, что отвечали! — Всего Вам доброго!

[Москва] : spasibo

[нижняя т наталья] : спасибо
[mari Moscow] : спасибо

[Светлана Сургут] : Спасибо Юрий!

[Тамара Б — Азов] : YRII BLAGODARU !!!!!

[евгений] : спасибо,действительно интересно)

[Кристина П — Одесса] : более 3500 человек на лекции — такого еще никогда не было! супер))

[Наталия Ч. Осло] : Спасибо большое ,Юрий Вам за возможность жить полную и насыщенную жизнь!!!!

[Оксана К — Лимассол] : Супер!!! Спасибо!!!

[Степногорск] : УВИДЕМСЯ ЗАВТРА) У КОГО НОЧЬ — СПОКОЙНОЙ И ПРИЯТНОЙ))

[Ирина Иваново] : Всем до свиданья!!!

[Гость VK] : Спасибо Юрий!!! Как всегда, получили больше, чем ожидали!!! Кёльн

[Гость VK] : Спасибо! Нет нужды в психологе, но ваши лекции всегда удовольствие.

[Алекс Киев] : Спасибо вам большое Юрий!!

[Павел Одесса] : Уникальний человек етот Юрий Бурлан!!!!!!!!!!!!!

[Гость VK] : спасибо

[Светлана-Пенза] : Спасибо!До завтра!

[Искандер — Москва] : Спасиб, до свидания.

[киев] : спасибо спс

[Антон — Каменск-Уральский] : Спасибо, Юрий!

[Лидия Рудный] : Cpacubo!!!!!!

[Евгений — Челябинск] : СПАСИБО!!!

[Natalie — Kiev] : Spasibo )

[Ирина Ялта] : спасибо огромное!)

[Татьяна, Киев] : Спасибо ))))

[Татьяна Москва] : огромное спасибо

[Людмила-Рига] : Спасибо.

[Оксана Москва] : Спасибо, Юрий)))

[Гость VK] : (Елена Германия Кассель) Спасибо завтра буду обязательно

[надежда-красноярск] : MERSI

[Наталья-Донецк] : как понять когда человек говорит правду, а когда врет? Речь идет о мужчине. Спасибо.

[Светлана-Санкт-Петербург] : Юрий Ильич!Давайте проведём Большой Тренинг по СВП в Санкт-Петербурге!!!!У Вас здесь МНОГО учеников и поклонников!Думаю,что можно уже заказывать достаточно большой зал!!!

[Артем-Менделеевск] : спасибо

[Наталья Ж Москва] : Юрий, Благодарю! Жизнь с каждым днем становится все прекраснее и прекраснее! Я Благодарю Творца за то, что он сотворил Вас и нас всех!

[Галина — Киев] : СПАСИБО!!!

[Тамара-Барнаул] : Юрий, Огромное спасибо.

[Анна-Владивосток] : thank you

[Альфина — Актау] : про звуковой вектор когда будет лекция?

[Жанна Т-Кемерово] : приятное было начало! даже и это начало уже продвинуло меня в ответах на многие мои вопросы.

[Наталья, Запорожье] : Большое спасибо!

[александр георгиевск] : ЮРИЙ,ОГРОМНОЕ ВАМ СПАСИБО!!!

[Татьяна А — Волгоград] : До завтра! Спасибо!!!!!!!

[Гость VK] : СПАСИБО!

[Марина — Кобрин] : Spasibo, Yuriy. ))

[Мария-Минск] : ДО ЗАВТРА СПАСИБО!!

[Олеся-МИНСК] : испытать ИНТЕЛЕКТУАЛЬНОЕ РОДСТВО с ЧЕЛОВЕКОМ которого не знала и была одинока ВОТ ЭТО ВЕЧЕР!!!!! давненько ничего подобного не слышела…и не видела ЖДУ ПРОДОЛЖЕНИЯ!!!!!!!

[Margarita, San Francisco] : Spasibo bol’shoe! )

[Олеся-МИНСК] : ДА ХОЧУ ИСПЫТАТЬ

[Виктор. Днепропетровск] : Спасибо!

[Степногорск] : Очень надеюсь, что получу свою долгожданную зарплату и смогу пройти первый уровень=)) Для начала)

[Гость VK] : Спасибо всем!

[zchalabova баку] : благодарю за тренинг

[Татьяна-Акко] : Огромное спасибо, Юрий!!! Великолепная лекция!!!!!!!

[Iryna — Vlissingen] : Спасибо, и до завтра

[Jamila-Riga] : Благодарю!!! Уже несколько лет слушаю и смотрю Ваши бесплатные лекции. Они становятся все популярне. Все так и есть, у людей меняется жизнь…просто меняется и все. Самой пока не получается попастьк Вам, потому ничего и не меняется. И жизнь уже как-будто на исходе… Удачи всем, у вас все получится Удачи всем!!!

[Гость VK] : Первый раз слушала вашу лекцию, очень понравилось!!! Много вопросов. Спасибо!!! Приехать пока не смогу, буду каждый раз слушать вас в онлайне

[ольга мозырь] : спасибо до завтра )

[Гость VK] : спасибо!очень понравилась лекция


НАПОМИНАЕМ: ЦИКЛ БЕСПЛАТНЫХ ОН-ЛАЙН ЛЕКЦИЙ ПРОДОЛЖАЕТСЯ!

ЗАВТРА, 2 ФЕВРАЛЯ у Вас есть возможность посетить бесплатную вводную лекцию по знаменитому анальному вектору. НАЧАЛО в 22.00 мск

Зарегистрироваться УЖЕ СЕЙЧАС можно по ссылке: http://www.yburlan.ru/besplatnye-treningi

По этой ссылке круглые сутки работает Чат Портала Системно-Векторной психологии, где можно задать любые интересующие Вас вопросы.

До встречи на тренинге!

Google

Tags: Юрий Бурлан, новое мышление, системно векторная психология, тренинг по психологии онлайн

Теория поля Курта Левина / психология | Thpanorama

теория поля, или топологическая и векторная психология, это психологическая теория, предложенная Куртом Левином, психологом гештальт-школы, которая объясняет взаимодействие между человеком и окружающей средой.

Его интерес к практическим аспектам и к реальному миру побудил его сделать шаг от понимания психологии личности к пониманию психологии групп..

Левин и теория поля известны как предшественники области социальной психологии и признаны за придумывание термина «исследование действий», а также его эксперименты по роли лидерства в группах..

Левин считал, что поведение людей зависит от множества различных взаимодействий между мыслями, эмоциями и средой, в которой человек воспринимает и действует.

индекс

  • 1 Предпосылки теории поля: исторический контекст и гештальт
  • 2 Основы теории поля
    • 2.1 Жизненное пространство или психологическое поле
    • 2.2 Окружающая среда или окружающая среда
    • 2,3 человек
    • 2.4 Поведение
  • 3 Работа людей и групп
    • 3.1 Баланс в системах
    • 3.2 Происхождение конфликтов
  • 4 Генерация социальных изменений
  • 5 ссылок

Предпосылки теории поля: исторический контекст и гештальт

Курт Левин (1890-1947) родился в Могильно, немецком городе, который сейчас является частью Польши. .

Его академическая работа началась в Берлинском университете после того, как он был солдатом Первой мировой войны. Там он работал в лаборатории вместе с создателями гештальт-школы: Вертхаймером, Келером и Коффкой..

Психологи этой школы оспаривали доминирующую парадигму времени и утверждали, что для понимания поведения важны не только сами стимулы, но и то, как индивидуум воспринимает эти стимулы.

Для них целое было чем-то большим, чем сумма его частей, и внутри этого целого субъективный опыт был также неотделимой частью.

Будучи евреем, приход к власти нацистской партии был угрозой, которая привела его к эмиграции в Соединенные Штаты в 1933 году, где он продолжит свою академическую работу.

Для Левина теория Гештальта была бы основой, на которой он разработал бы свою теорию поля. Точно так же его опыт работы в качестве беженца повлиял на его работу из-за его заботы о социальной борьбе, политике и о том, как влиять на поведение групп..

Основы теории поля

Жизненное пространство или психологическое поле

Теория поля утверждает, что системы имеют поведение, которое не может быть объяснено только элементами, которые их составляют. .

Для этого автора жизненное пространство или психологическое поле соответствует миру, который переживает человек в данный момент своей жизни.

Это жизненное пространство состоит из набора взаимозависимых факторов, которые формируют психологический опыт и ту часть человека и окружающей среды, которую человек воспринимает..

Поскольку Левин придавал большое значение математическому представлению, его теория представлена ​​формулой B = f (P, E). В этой формуле поведение (B) является функцией взаимодействия человека / группы (P) и его окружения (E).

Исходя из этой концепции поля или пространства, Левин использует ряд концепций, которые могут объяснить, как организовано это поле (структурно-топологические концепции) и как оно работает (концепции динамического вектора)..

Окружающая среда или окружающая среда

Окружающая среда или среда — это ситуация, в которой человек воспринимает и действует. Эта среда (E) является субъективной, в зависимости от характеристик каждого человека (P).

Чтобы правильно отобразить жизненное пространство человека, необходимо учитывать его сознательное и бессознательное окружение..

человек

Для Левина, человек (P), относится к характеристикам человека или человека, который ведет себя.

Поскольку человек изменяется, это влияет на жизненное пространство, и нестабильность в жилом пространстве может повлиять на человека.

поведение

Поведение (B) — это изменение, произведенное в жилом пространстве в результате действия человека (P) или изменения, которое происходит в окружающей среде (E) для такого действия.

Работа людей и групп

Левин представляет свою теорию как объяснение индивидуальной психологии личности, но в конечном итоге приводит к анализу групп.

Одним из великих вкладов Левина является то, что он начал с гештальт-психологии, чтобы определить группы в целом, систему, которую можно изучать как основную единицу анализа..

Фундаментальный аспект группы заключается в том, что существует взаимозависимость, поскольку группы возникают из-за стремления отдельных лиц объединяться для удовлетворения своих потребностей. .

В этом аспекте социальное поле относится к группе сил, которым подвергается группа.

Баланс в системах

Системы (люди или группы) находятся под влиянием различных сил, которые находятся в баланс. Находясь в постоянном изменении и взаимодействии, система постоянно находится под влиянием внутренних и внешних факторов, которые могут привести к потере этого баланса.

В случае групп считается, что баланс находится между потребностями группы и потребностями индивида, где обе крайности (индивидуализм или поглощение индивида группой) были бы нежелательны..

Эта потеря баланса, групповая или индивидуальная, вызывает напряженность в системе и вызывает действие или движение (которое он называет передвижение) который стремится восстановить этот баланс и снять напряжение.

Будут компоненты, которые снимают напряжение (с Валенсия положительные) и объекты, которые препятствуют снижению напряжения (с отрицательной валентностью).

Левин и его ученик Зейгарник (1927) продемонстрировали влияние стресса на память о задачах / ситуациях, так как задачи, вызывающие напряжение, легче запомнить позже.

Происхождение конфликтов

Когда в игру вступают несколько сил, могут возникнуть конфликты. Левин определил конфликт как противостояние валентных сил одинаковой интенсивности.

Конфликты могут быть трех типов:

  1. Подход / приближение: когда нужно выбирать между двумя товарами, то есть двумя объектами положительной валентности.
  2. Избегание / избегание: когда нужно выбирать между двумя пороками, то есть двумя объектами с отрицательной валентностью.
  3. Подход / избегание: когда сталкиваешься с объектом, который имеет положительную и отрицательную валентность одновременно. Например, когда вы хотите что-то, но это требует много усилий (Sánchez, 2014).

Все эти концепции также помогают понять, как они могут быть созданы изменения в группах. По словам Левина, поскольку индивид не может быть отделен от группы, изменения должны начаться на уровне группы (стандарты, нормы и т. Д.), Чтобы уменьшить сопротивление индивидов..

Генерация социальных изменений

В рамках объяснения и изменения социальных явлений Левин провел эксперимент с двумя своими учениками (Lewin, Lippitt and White, 1939) и продемонстрировал различия, которые тип лидерства (автократический, демократический и laissez faire) может генерировать в группе. ).

В рамках теории поля он также предложил исследовательский подход, называемый исследованием действий, который направлен на содействие социальным изменениям, основанным на исследовании соответствующих социальных проблем..

Его интерес к этим социальным проблемам привел его к изучению с помощью этого метода расизма, ксенофобии, агрессии и других..

ссылки
  1. Биллиг М. (2015). Лидерские исследования Курта Левина и его наследие в социальной психологии: нет ли ничего полезного в качестве хорошей теории? J Theory Soc Behav, 45, pp. 440-460. doi: 10.1111 / jtsb.12074.
  2. Бернс Б. и Кук Б. (2013). Теория поля Курта Левина: обзор и переоценка. Международный журнал управленческих обзоров, 15, с. 408-425. doi: 10.1111 / j.1468-2370.2012.00348.x
  3. Lafuente, E., Loredo, J.C., Castro, J. and Pizarroso, N. (2017). История психологии UNED.
  4. Левин К. (1935). Динамическая теория личности. Нью-Йорк: Макгроу-Хилл.
  5. Левин К. и Левин Г. (ред.) (1948). Разрешение социальных конфликтов: избранные статьи по групповой динамике [1935-1946]. Нью-Йорк: Харпер и Братья.
  6. Левин К., Липпитт Р. и Уайт Р. (1939). Модели агрессивного поведения в экспериментально созданных «социальных климатах». Журнал социальной психологии, 10, с. 271-299.
  7. Marrow, A.J. (1969). Практический теоретик: жизнь и работа Курта Левина. Нью-Йорк: издательство Teachers College Press
  8. Санчес, J.C. (2014). Психология групп: теории, процессы и приложения. Испания: Макгроу-Хилл
  9. Зейгарник Б. (1967). По завершенным и незавершенным задачам. В W. D. Ellis (ред.), Сборник материалов по гештальт-психологии. Нью-Йорк: гуманитарная пресса.

Понимание и решение задачи идентификации структурной векторной авторегрессии

Эрик · Опубликовано · Обновлено

Введение

Модель структурной векторной авторегрессии — это важнейшая модель временных рядов, используемая для понимания и прогнозирования экономических последствий и результатов. В этом блоге мы подробно рассмотрим проблему идентификации, возникающую в моделях структурной векторной авторегрессии, и ее решение. В частности, мы охватываем:

  1. Что такое структурная модель VAR и что такое сокращенная форма VAR?
  2. Какова взаимосвязь между структурными моделями VAR и редуцированными моделями VAR?
  3. Что такое структурная проблема идентификации VAR?
  4. Каковы общие решения структурной проблемы идентификации VAR?

Если вы ищете более общее введение в векторные авторегрессионные модели, вы можете ознакомиться с нашим предыдущим блогом «Введение в основы векторных авторегрессионных моделей».

Структурная VAR по сравнению с редуцированной формой VAR

Первым шагом к пониманию ограничений в моделях структурной векторной авторегрессии (SVAR) является понимание различий и связей между моделью SVAR и редуцированной моделью VAR.

Модель сокращенной формы VAR рассматривает каждую переменную как функцию:

  • Своих прошлых значений.
  • Прошлые значения других переменных в модели.

Упрощенные модели VAR:

  • Можно легко вычислить с помощью обычного метода наименьших квадратов.
  • Полезны для прогнозирования.

Однако основная проблема моделей VAR в сокращенной форме заключается в том, что обычно невозможно понять, какое влияние внезапное изменение одной переменной окажет на другие переменные в модели.

Структурные модели VAR :

  • Позвольте нам исследовать причинно-следственные связи между переменными.
  • Используйте экономическую теорию, чтобы добавить структурные ограничения в модель VAR.
  • Может использоваться для изучения влияния отдельных шоков на другие переменные.

Взаимосвязь между моделями SVAR и VAR в редуцированной форме

Давайте подробнее рассмотрим математику моделей структурной VAR и VAR в редуцированной форме. Мы сделаем это в простой двумерной модели с двумя эндогенными переменными, $Y_1$ и $Y_2$.

Предположим, мы считаем, что $Y_1$ и $Y_2$ можно смоделировать, используя:

  1. Прошлые наблюдения $Y_1$ и $Y_2$, относящиеся к одному периоду назад.
  2. случайных ударов по каждой переменной, $\epsilon_{1,t}$ и $\epsilon_{2,t}$.

Математически мы можем представить это в виде системы из двух уравнений:

$$y_{1,t} = \phi_{11} y_{1,t-1} + \phi_{12} y_{2,t- 1} + b_{11}\epsilon_{1,t} + b_{12}\epsilon_{2,t}$$ $$y_{2,t} = \phi_{21} y_{1,t-1} + \phi_{22} y_{2,t-1} + b_{21}\epsilon_{1,t} + b_ {22}\epsilon_{2,t}$$

Эта структурная модель VAR включает отдельные одновременные шоки для каждой переменной, $\epsilon_{1,t}$ и $\epsilon_{2,t}$. Эти шоки:

  • Ненаблюдаемые процессы белого шума с нулевым средним.
  • Серийно некоррелированные и независимые друг от друга.

В этой модели матрица

$$ B = \begin{bmatrix} b_{11} & b_{12} \\ b_{21} & b_{22} \end{bmatrix}$$

фиксирует структурную влияет шоки $\epsilon_{1,t}$ и $\epsilon_{2,t}$ на эндогенные переменные $Y_1$ и $Y_2$.

Хотя это может показаться простой системой уравнений, помните, что $\epsilon_{1,t}$ и $\epsilon_{2,t}$ не наблюдаются, поэтому мы не можем оценить $B$.

Здесь в игру вступает сокращенная форма VAR. Чтобы увидеть это, давайте объединим «ударные» компоненты каждого уравнения так, чтобы мы определили:

$$u_{1,t} = b_{11}\epsilon_{1,t} + b_{12}\epsilon_{2 ,т}$$ $$u_{2,t} = b_{21}\epsilon_{1,t} + b_{22}\epsilon_{2,t}$$

Теперь наша система из двух уравнений становится редуцированной моделью VAR:

$$y_{1,t} = \phi_{11} y_{1,t-1} + \phi_{12} y_{2,t-1} + u_{1,t}$$ $$y_{2,t} = \phi_{21} y_{1,t-1} + \phi_{22} y_{2,t-1} + u_{2,t}$$

Мы можем использовать МНК для оценки неизвестных параметров в сокращенной форме модели VAR

$$ \Phi= \begin{bmatrix} \phi_{11} & \phi_{12} \\ \phi_{21} & \phi_ {22} \end{bmatrix}$$

Однако невязки этих оценок не позволяют определить влияние шоков $\epsilon_{1,t}$ и $\epsilon_{2,t}$ на $Y_1$ и $Y_2$.

Зачем нужны ограничения SVAR?

Чтобы исключить воздействие шоков $\epsilon_{1,t}$ и $\epsilon_{2,t}$ на $Y_1$ и $Y_2$ из нашей модели приведенной формы, естественно начать с отношения

$$u_{1,t} = b_{11}\epsilon_{1,t} + b_{12}\epsilon_{2,t}$$ $$u_{2,t} = b_{21}\epsilon_{1,t} + b_{22}\epsilon_{2,t}$$

или в матричной форме

$$U_t = B \epsilon_t$ $

Из этого соотношения мы можем вывести, используя линейную алгебру и несколько статистических соотношений, тождество, лежащее в основе реализации структурных зависимостей VAR:

$$\Sigma_u = BB’$$

, где $\Sigma_u$ – ковариационная матрица остатков редуцированной формы: 92_{21}$. Это означает, что у нас есть только 3 уникальных уравнения, но 4 неизвестных — это делает модель недоидентифицированной . Это проблема идентификации

, поставленная структурными моделями VAR.

Чтобы решить эту задачу, нам нужно больше уравнений — эти уравнения имеют форму ограничений.

Как выбирать ограничения

Определение ограничений может принимать различные формы, такие как:

  • Отсутствие краткосрочных эффектов.
  • Нет долгосрочных воздействий.
  • Ограничения подписи.

Выбор ограничений для идентификации моделей SVAR может показаться сложной задачей. Однако определяющим фактором при определении ограничений всегда должна быть теоретическая основа.

Например, при моделировании воздействия денежно-кредитной политики на реальный ВВП теория денежной нейтральности подразумевает, что денежно-кредитная политика не оказывает кумулятивного долгосрочного воздействия на реальный ВВП.

Пример исследований SVAR

Авторы Тема Ограничения
Лутц Киллиан (2009) Определение цены на нефть
  1. Мировой спрос и цены на нефть не оказывают краткосрочного (в пределах одного месяца) влияния на добычу.
  2. На мировой спрос в краткосрочной перспективе влияет добыча нефти, а не цены на нефть.
  3. Цены на нефть немедленно реагируют на добычу нефти и мировой спрос.
Сток и Уотсон (2001) Последствия шоков денежно-кредитной политики
  1. Инфляция зависит только от прошлых наблюдений за другими переменными.
  2. Современная ставка по федеральным фондам не влияет на безработицу, но оказывает влияние на одновременную инфляцию.
  3. Одновременная инфляция и безработица влияют на процентную ставку.
Пареш Кумар Нараян, Сима Нараян и Арти Прасад (2008) Связь между потреблением электроэнергии и реальным ВВП.
  1. Отсутствие краткосрочной связи между реальным ВВП и потреблением электроэнергии.

Общие схемы идентификации

Выбор ограничений облегчается тем фактом, что экономическая теория часто подразумевает общие схемы идентификации, такие как:

  1. Отсутствие краткосрочных ограничений.
  2. Нулевые долгосрочные ограничения.
  3. Ограничения подписи.

Нулевые краткосрочные ограничения (идентификация Холецкого)

Эта схема идентификации предполагает, что некоторые потрясения не оказывают одновременного воздействия на одну или несколько эндогенных переменных. Например, мы можем полагать, что шоки денежно-кредитной политики не оказывают непосредственного влияния на совокупный спрос.

Как реализовать нулевые краткосрочные ограничения? Вспомним наше предыдущее двумерное структурное представление VAR:

$$y_{1,t} = \phi_{11} y_{1,t-1} + \phi_{12} y_{2,t-1} + b_{ 11}\epsilon_{1,t} + b_{12}\epsilon_{2,t}$$ $$y_{2,t} = \phi_{21} y_{1,t-1} + \phi_{22} y_{2,t-1} + b_{21}\epsilon_{1,t} + b_ {22}\epsilon_{2,t}$$

Если мы считаем, что шоки для $y_2$ не оказывают одновременного воздействия на $y_1$, это означает, что $b_{12}=0$.

В контексте нашей матрицы $B$: $$ B = \begin{bmatrix} b_{11} & 0 \\ b_{21} & b_{22} \end{bmatrix}$$

Обратите внимание, что мы можем расположить наши переменные так, чтобы матрица $B$ была нижний треугольный. Это позволяет нам использовать для оценки разложение Холецкого $\Sigma_u$.

Нулевые долгосрочные ограничения (ограничения BQ)

Эта схема идентификации основана на теории о том, что некоторые потрясения не оказывают долгосрочного кумулятивного воздействия на одну или несколько эндогенных переменных. Вспомните мой предыдущий пример об экономической теории денежного нейтралитета и выводе о том, что денежно-кредитная политика не оказывает долгосрочного воздействия на выпуск.

Как реализовать нулевые долгосрочные ограничения? Чтобы понять, как внедрить нулевые долгосрочные ограничения, нам сначала нужно посмотреть, как шоки накапливаются с течением времени.

Для начала перепишем нашу двумерную модель:

$$y_{1,t} = \phi_{11} y_{1,t-1} + \phi_{12} y_{2,t-1} + b_{11}\epsilon_{1,t} + b_{12}\epsilon_{2,t}$$ $$y_{2,t} = \phi_{21} y_{1,t-1} + \phi_{22} y_{2,t-1} + b_{21}\epsilon_{1,t} + b_ {22}\epsilon_{2,t}$$

в матричной форме

9{-1} B $$

Чтобы реализовать нулевые долгосрочные ограничения, мы установили некоторые члены матрицы $C$ равными нулю.

Ограничения по знакам

Интуиция, стоящая за ограничениями по знакам, очень проста — ограничения по знакам подразумевают, что некоторые шоки вызывают только увеличение или уменьшение одной или нескольких эндогенных переменных.

Знаковые ограничения обычно используются при моделировании цен на нефть. Например, Килиан и Мерфи (2012) используют модель SVAR для изучения последствий шоков для предложения нефти, совокупного спроса и спроса на нефть.

Они могут идентифицировать структурные воздействия, используя ограничения знаков:

Удар Мировая добыча нефти Реальная экономическая деятельность Реальная цена нефти
Снижение подачи нефти $-$ $-$ $+$
Увеличение совокупного спроса $+$ $+$ $+$
Увеличение спроса на нефть $+$ $-$ $+$

Как реализовать ограничения на знаки? Ограничения на знаки реализованы с использованием итеративного метода угадывания и проверки для определения матрицы вращения $Q$, которую можно использовать для построения матрицы $B= PQ$. Обратите внимание, что $P$ — это разложение Холецкого $\Sigma_u$ из ранее обсуждавшихся краткосрочных ограничений.

Приемлемые $Q$ решения можно найти по алгоритму:

  1. Нарисуйте случайную матрицу $Q$.
  2. Вычислите $P$ как разложение Холецкого $\Sigma_u$.
  3. Вычислите $B$ и ударные воздействия, связанные с $B$.
  4. Убедитесь, что удары соответствуют выбранным ограничениям знаков. Если да, оставьте $Q$. Если нет, сбросьте $Q$.

Краткое изложение общих режимов идентификации SVAR

Метод Описание Реализация
Отсутствие одновременных эффектов. Предполагается, что некоторые шоки в момент времени $t$ не влияют на одну или несколько эндогенных переменных в момент времени $t$.
  • Ограничить верхние диагональные элементы матрицы $B$ нулем.
  • $B$ можно найти, используя $ B = cholesky(\Sigma_u)$.
Нулевые долгосрочные эффекты. Предполагается, что некоторые шоки в момент времени $t$ не оказывают долгосрочного кумулятивного воздействия на одну или несколько эндогенных переменных. 9{-1})В)’$.
  • $C$ можно найти, используя $C = cholesky(\Omega)$.
  • $B = (1 — \Phi)C$.
    • Ограничения на знаки. Предполагается, что некоторые шоки оказывают строго положительное или отрицательное влияние на одну или несколько эндогенных переменных.
    • Реализуется путем нахождения матрицы вращения $Q$ методом итеративного угадывания и проверки.
    • Нарисуйте случайную матрицу $Q$.
    • Вычислите $P$ как разложение Холецкого $\Sigma_u$.
    • Вычислите $B$ и ударные воздействия, связанные с $B$.
    • Убедитесь, что удары соответствуют выбранным ограничениям знаков. Если да, оставьте $Q$. Если нет, сбросьте $Q$.

    Заключение

    В этом блоге мы подробно рассмотрели проблему идентификации в структурной модели VAR. После прочтения этого блога вы должны лучше понять:

    1. Различие между структурной моделью VAR и моделью VAR в сокращенной форме.
    2. Взаимосвязь между моделями структурной VAR и редуцированной модели VAR.
    3. Проблема идентификации структурной VAR.
    4. Общие решения проблемы идентификации структурной VAR.

    Дополнительная литература

    1. Введение в основы данных и анализа временных рядов
    2. Введение в основы моделей векторной авторегрессии
    3. Интуиция, стоящая за функциями импульсного отклика и декомпозицией дисперсии ошибки прогноза
    4. Введение в причинно-следственную связь Грейнджер

      Эрик (директор по приложениям и обучению в Aptech Systems, Inc.)

      Эрик работает над созданием, распространением и укреплением вселенной GAUSS с 2012 года. Он экономист, специализирующийся на анализе данных и разработке программного обеспечения. Он получил степень бакалавра искусств. и степень магистра в области экономики и инженерии, а также более 18 лет опыта работы в промышленности и академических кругах в области анализа данных и исследований.

    Дайте нам знать, если вам понравился пост. Только так мы можем стать лучше.

    [PDF] Нелинейные структурные векторные авторегрессионные модели с применением к направленным сетям мозга

    • title={Нелинейные структурно-векторные авторегрессионные модели с применением к направленным мозговым сетям}, автор = {Яннинг Шен и Георгиос Б. Яннакис и Брайан Байнгана}, journal={Транзакции IEEE при обработке сигналов}, год = {2019}, объем = {67}, страницы={5325-5339} }
      • Yanning Shen, G. Giannakis, Brian Baingana
      • Опубликовано 15 октября 2019 г.
      • Информатика
      • IEEE Transactions on Signal Processing

      Модели структурных уравнений представляют собой два семейства векторных моделей и модели структурных уравнений (SEMs). подходов, которые оказались полезными в исследованиях эффективных связей мозга. В то время как VARM постулируют, что данная область интереса в мозге направленно связана с другой в силу запаздывающих во времени влияний, SEM утверждают, что направленные зависимости возникают из-за мгновенных эффектов и даже могут быть приняты, когда узловые измерения не обязательно являются многомерными во времени. ряд. К…

      Посмотреть на IEEE

      DOI.org

      Независимый инновационный анализ для нелинейного векторного процесса авторегрессии

      • H. Morioka, Aapo Hyvärinen

      • Компьютерная наука

        AISTATS

      • 20211149966 9007 9002

        69 2 -й работник. независимый инновационный анализ (ИИА), который оценивает инновации из совершенно общего NVAR и показывает, что ИИА гарантирует идентифицируемость инноваций с произвольными нелинейностями, вплоть до перестановочной и покомпонентно обратимой нелинейностей.

        Large-scale kernelized GRANGER causality to infer topology of directed graphs with applications to brain networks

        • Ali Vosoughi, A. Wismüller

        • Computer Science

          ArXiv

        • 2020

        The proposed method, large-scale ядерная причинность по Грейнджеру (lsKGC), использует функции ядра для преобразования данных в низкоразмерное пространство признаков и решает задачу авторегрессии в пространстве признаков, а затем находит прообразы во входном пространстве для вывода топологии.

        Gradients of connectivity as graph Fourier bases of brain activity

        • G. Lioi, Vincent Gripon, A. Brahim, F. Rousseau, Nicolas Farrugia

        • Computer Science

          Network Neuroscience

        • 2021

        This paper обсуждает точку зрения, согласно которой функциональную значимость градиентов связности можно было бы плодотворно использовать, рассматривая их как основания графа Фурье мозговой активности, и обобщает недавние вклады, связанные с градиентами связности и обработкой сигналов графа.

        Объяснимое нелинейное моделирование нескольких временных рядов с инвертируемыми нейронными сетями

        • L. M. Lopez-Ramos, K. Roy, B. Beferull-Lozano

        • Компьютерная наука

          Intap

        • 2021
        70006464. необходимо для вычисления градиентов с применением неявного дифференцирования в нелинейной модели идентификации топологии, и предварительные численные тесты показывают, что ошибка предсказания становится меньше.

        Вывод причинно-следственной связи по Грейнджеру в анализе связности источника ЭЭГ: подход в пространстве состояний*

        • Паринторн Маномайсаовапак, Анават Нарткулпат, Дж. Сонгсири

        • Информатика

          bioRxiv

        • 2020

        по характеристикам объемной проводимости предполагается, что височная доля играла роль посредника связей между височной и затылочной областями.

        Изучение графа, ориентированного на узлы, на основе данных для идентификации состояния мозга

        В этой работе представлен метод обучения на основе графов, основанный на обучении с использованием представлений на графиках, которые выводят изменяющиеся во времени графики мозга на основе обширного набора данных внутричерепных электроэнцефалографических сигналов от десяти пациентов и дают улучшение в среднем на 9,13% по сравнению с двумя широко используемыми моделями сети мозга. методы.

        Причинно-информированные модели потоков деятельности обеспечивают механистическое понимание возникновения когнитивных процессов в результате взаимодействия мозговых сетей

        • Ruben Sanchez-Romero, Takuya Ito, R. Mill, Stephen José Hanson, Michael W. Cole

        • Психология, биология

          bioRxiv

        • 2021

        (функциональная связь показана здесь) меры, основанные на причинно-следственных принципах, облегчают механистическую интерпретацию моделей потока активности, обеспечивая понимание того, как когнитивные нейронные эффекты возникают в результате взаимодействия мозговых сетей.

        Совместная оценка сигнала и идентификация нелинейной топологии по зашумленным данным с отсутствующими элементами

        • K. Roy, L. M. Lopez-Ramos, B. Beferull-Lozano

        • Компьютерная наука

          2022 56th Conference Asilomar по сигналам, системам и компьютерам

        • 2022

        Эта бумага Процветает. идентификация в предположении моделирования, что сигналы генерируются разреженной моделью VAR в скрытом пространстве, а затем преобразуются набором обратимых покомпонентных нелинейностей.

        Онлайн-идентификация нелинейной топологии из временных рядов, связанных с графом

        Эксперименты показывают, что предложенный алгоритм превосходит современные методы оценки топологии нелинейных векторных авторегрессионных временных рядов путем решения разреженной онлайн-среды оптимизации с использованием метода составного объективного зеркального спуска.

        Масштабируемое и конфиденциальное онлайн-обучение нелинейным моделям структурных уравнений

        Онлайн-алгоритм оценки топологии для нелинейных моделей структурных уравнений (SEM), который обеспечивает конфиденциальность в обучении SEM путем замены фактических данных случайными функциями, специфичными для узла, и может быть теоретически охарактеризовано с помощью анализа динамического сожаления, показывающего, что можно получить линейное динамическое сожаление, связанное с мягкими предположениями.

        ПОКАЗАНЫ 1–10 ИЗ 49 ССЫЛОК

        СОРТИРОВАТЬ ПОРелевантность Наиболее влиятельные документыНедавность

        Векторная авторегрессия, моделирование структурными уравнениями и их синтез в анализе данных нейровизуализации идентификация нейронных схем, связанных с обработкой эмоций, измеренная BOLD с использованием разреженных моделей MAR, и показано, что эффективность обнаружения связей предлагаемой процедуры достаточно высока.

        Topology inference of directed graphs using nonlinear structural vector autoregressive models

        • Yanning Shen, Brian Baingana, G. Giannakis

        • Mathematics

          2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)

        • 2017

        В этом документе пропагандируются нелинейные SVARM на основе ядра и разрабатывается эффективный метод наименьших квадратов, способствующий разреженности, для изучения скрытой топологии в линейных структурно-векторных авторегрессионных моделях.

        Operator-valued kernel-based vector autoregressive models for network inference

        • Néhémy Lim, Florence d’Alché-Buc, Cédric Auliac, G. Michailidis

        • Computer Science

          Machine Learning

        • 2014

        A новое семейство векторных авторегрессионных моделей, основанных на различных ядрах с операторными значениями, для идентификации динамической системы и извлечения целевой сети, которая характеризует взаимодействия ее компонентов, а также альтернативный алгоритм оптимизации, основанный на процедурах проксимального градиента, который изучает как структуру ядра, так и базисные векторы.

        Отбор ковариаций мозга: лучшие модели индивидуальной функциональной связи с использованием предшествующей популяции

        • Г. Вароко, Александр Грамфор, Дж. Полин, Б. Тирион структура функциональной связности мозга на уровне как многомерный гауссовский процесс и вводит новую стратегию для ее оценки по групповым данным путем наложения общей структуры на графическую модель в популяции, первый отчет о перекрестно проверенной модели спонтанного мозга активность.

          Исследование направленных кортикальных взаимодействий в данных фМРТ с временным разрешением с использованием векторного авторегрессионного моделирования и картирования причинно-следственных связей по Грейнджеру.

          Моделирование структурными уравнениями и его применение к сетевому анализу в функциональной визуализации мозга исследовать динамическую функциональную организацию центральной нервной системы.

          Модели структурных уравнений на основе ядра для топологической идентификации направленных сетей

          Предлагаются нелинейные SEM, которые учитывают (возможные) нелинейные зависимости между узлами сети, и новый подход превосходит линейные SEM в отношении ошибок обнаружения границ и тестов. на реальном наборе данных об экспрессии генов раскрывают интересные новые грани, которые не были обнаружены линейным SEM, которые могут пролить больше света на регуляторное поведение генов человека.