АВТОРЕГРЕССИОННАЯ МОДЕЛЬ
случайного
процесса (авто- + лат. regressio движение назад) — статистическая модель,
позволяющая предсказывать значение процесса в момент времени tn по известным его значениям в моменты tn-1,…tn-m При анализе физиологических процессов
обычно ограничиваются построением А. м. m-го порядка X(tn)=β1X(tn—1) + …+ βmX(tn—m) + εn, где:, X(tn—1),..., X(tn-m) — наблюдаемые значения процесса β1,...,
βm — постоянные, определяемые из экспериментальных
данных при помощи метода наименьших квадратов, а εn — некоррелированные между собой величины
ошибок предсказания, имеющие нормальное распределение. При анализе ЭЭГ часто
построение А. м. 4—10-го порядков и их функций спектральной плотности позволяет
более отчетливо выделить периодические компоненты изучаемого процесса или
определить интервалы, на которых происходит существенное изменение характера
ЭЭГ и ошибка предсказания превышает заданную величину.