GLM: Essai d'hypothèse statistique

Cette séance de cours de l'instructeur porte sur l'efficacité d'une conception des signaux neuraux et du traitement des signaux, en mettant l'accent sur le concept de corrélation partielle et l'application du modèle linéaire général (GLM) aux cours du voxel. Il se transforme en tests d'hypothèses statistiques au sein de GLM, expliquant la dérivation des contrastes et l'évaluation des preuves pour des hypothèses spécifiques. La séance de cours examine également les types d'erreurs dans la GLM, y compris les faux positifs et les faux négatifs, et discute de l'importance du seuil et des comparaisons multiples dans l'analyse statistique.