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    § ※ ☆ ★ ○ ● ◎ ◇ ◆ □ ■ △ ▽ → ← ↑ ↓ ↔ 〓 ◁ ◀ ▷ ▶ ♤ ♠ ♡ ♥ ♧ ♣ ⊙ ◈ ▣ ◐ ◑ ▒ ▤ ▥ ▨ ▧ ▦ ▩ ♨ ☏ ☎ ☜ ☞ † ‡ ↕ ↗ ↙ ↖ ↘ ♭ ♩ ♪ ♬ ㉿ ㈜ № ㏇ ™ ㏂ ㏘ ℡ ＃ ＆ ＊ ＠ ª º
    ⅰ ⅱ ⅲ ⅳ ⅴ ⅵ ⅶ ⅷ ⅸ ⅹ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ Ⅶ Ⅷ Ⅸ Ⅹ
    ا ب ت ث ج ح خ د ذ ر ز س ش ص ض ط ظ ع غ ف ق ک ل م ن ه و ی
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    Event-related Potential analysis using elastic net logistic regression = 엘라스틱 넷 로지스틱 회귀분석을 통한 사건 관련 전위 분석

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    https://www.riss.kr/link?id=T14066752

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    The objective of the thesis is to explore whether regularization techniques can be
    applied to ERP analysis, and which type of regularization is adequate. This thesis
    proposes elastic net regularization logistic regression as a good candidate of
    data analytic method for Event-Related Potential analysis (ERP). Specifically,
    regularization techniques are used to identify latency in ERP. Study 1 tested
    whether regularization logistic regression can classify latency using simulated
    ERP data. It showed that ridge and lasso could identify latency information. In
    study 2, the same analyses were applied to actual ERP data. Ridge regression
    can identify latency information wheras lasso cannot.
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    The objective of the thesis is to explore whether regularization techniques can be applied to ERP analysis, and which type of regularization is adequate. This thesis proposes elastic net regularization logistic regression as a good candidate of data a...

    The objective of the thesis is to explore whether regularization techniques can be
    applied to ERP analysis, and which type of regularization is adequate. This thesis
    proposes elastic net regularization logistic regression as a good candidate of
    data analytic method for Event-Related Potential analysis (ERP). Specifically,
    regularization techniques are used to identify latency in ERP. Study 1 tested
    whether regularization logistic regression can classify latency using simulated
    ERP data. It showed that ridge and lasso could identify latency information. In
    study 2, the same analyses were applied to actual ERP data. Ridge regression
    can identify latency information wheras lasso cannot.

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    목차 (Table of Contents)

    • Chapter 1 Introduction 1
    • 1.1 Regression 3
    • 1.1.1 Linear regression 3
    • 1.1.2 Logistic regression 4
    • 1.1.3 Regularization methods 4
    • Chapter 1 Introduction 1
    • 1.1 Regression 3
    • 1.1.1 Linear regression 3
    • 1.1.2 Logistic regression 4
    • 1.1.3 Regularization methods 4
    • Chapter 2 Study 1 7
    • 2.1 Simulation 7
    • 2.2 Results and discussion 8
    • Chapter 3 Study 2 11
    • 3.1 EEG acquisition 11
    • 3.2 Experiment design 11
    • 3.2.1 Stimuli 13
    • 3.2.2 Participants 14
    • 3.2.3 Procedure 14
    • 3.3 Results 14
    • 3.3.1 Preprocessing 14
    • 3.3.2 ERP analysis 15
    • 3.3.3 Logistic regression 20
    • 3.3.4 Lasso logistic regression 20
    • 3.3.5 Ridge logistic regression 22
    • 3.3.6 Discussion 31
    • Chapter 4 Conculsion 33
    • 4.1 Conclusion and Limitations 33
    • 4.2 Further research 34
    • References 35
    • 초록 37
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