EFFECT OF RARE SAMPLING ON ESTIMATION OF DIRECTIONAL COUPLINGS FROM TIME SERIES


Cite this article as:

Smirnov D. A., Bezruchko B. P. EFFECT OF RARE SAMPLING ON ESTIMATION OF DIRECTIONAL COUPLINGS FROM TIME SERIES. Izvestiya VUZ. Applied Nonlinear Dynamics, 2013, vol. 21, iss. 2, pp. 61-73. DOI: https://doi.org/10.18500/0869-6632-2013-21-2-61-73


The problem of detection and quantitative estimation of directional couplings (mutual influences) between systems from discrete records of their oscillations (time series) arises in different fields of research. This work shows that results of the traditional «Granger causality» approach depend essentially on a sampling interval (a time step). We have revealed the causes and character of the influence of a sampling interval on numerical values of coupling estimates. As well, we have explained why one can get erroneous conclusions about bidirectional coupling for unidirectionally coupled systems in the case of a large sampling interval (rare sampling). The rare sampling effect is demonstrated both for linear and nonlinear systems in different dynamical regimes.

DOI: 
10.18500/0869-6632-2013-21-2-61-73
Literature

1. Блехман И.И. Синхронизация динамических систем. М.: Наука, 1971.

2. Пиковский А.С., Розенблюм М.Г., Куртс Ю. Синхронизация. Фундаментальное нелинейное явление. М.: Техносфера, 2003.

3. Анищенко В.С., Астахов В.В., Вадивасова Т.Е., Нейман А.Б., Стрелкова Г.И., Шиманский-Гайер Л. Нелинейные эффекты в хаотических и стохастических системах. Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2003.

4. Кузнецов А.П., Емельянова Ю.П., Сатаев И.Р., Тюрюкина Л.В. Синхронизация в задачах. Саратов: ООО издательский центр «Наука», 2010.

5. Rosenblum M.G., Pikovsky A.S., Kurths J., Schafer C., Tass P.A. Phase synchronization: from theory to data analysis // in Moss F., Gielen S (eds). Neuro-informatics. Handbook of Biological Physics (v. 4). New York, Elsevier Science, 2000. P. 279.

6. Вадивасова Т.Е., Анищенко В.С. Взаимосвязь частотных и фазовых характеристик хаоса. Два критерия синхронизации // Радиотехника и электроника. 2004. Т. 49, No 1. С.1.

7. Hramov A.Ye., Koronovskii A.A. An approach to chaotic synchronization // Chaos. 2004. Vol. 14, No 3. P. 603.

8. Hramov A.E., Koronovskii A.A., Ponomarenko V.I., Prokhorov M.D. Detection of synchronization from univariate data using wavelet transform // Phys. Rev. E. 2007. Vol. 75, No 5. 056207.

9. Pavlov A.N., Sosnovtseva O.V., Pavlova O.N., Mosekilde E., Holstein-Rathlou N.-H. Characterizing multimode interaction in renal autoregulation // Physiological Measurement. 2008. Vol. 29. P. 945.

10. Kralemann B., Cimponeriu L., Rosenblum M., Pikovsky A., Mrowka R. Uncovering interaction of coupled oscillators from data // Phys. Rev. E. 2007. Vol. 76, No 5. 055201(R).

11. Bezruchko B., Ponomarenko V., Rosenblum M.G., Pikovsky A.S. Characterizing direction of coupling from experimental observations // Chaos. 2003. Vol.13, No 1. P. 179.

12. Hung Y.-C., Hu C.-K. Chaotic communication via temporal transfer entropy // Phys. Rev. Lett. 2008. Vol. 101. 244102.

13. Palus M., Novotna D. Quasi-biennial oscillations extracted from the monthly NAO index and temperature records are phase-synchronized // Nonlinear Processes in Geophysics. 2006. Vol.13, No 3. P.287.

14. Мохов И.И., Смирнов Д.А. Исследование взаимного влияния процессов Эль-Ниньо – Южное колебание и Северо-Атлантического и Арктического колебаний нелинейными методами // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2006. Т. 42, No 5. С.650.

15. Мохов И.И., Смирнов Д.А., Карпенко А.А. Оценки связи изменений глобальной приповерхностной температуры с разными естественными и антропогенными факторами на основе данных наблюдений // Доклады академии наук. 2012. Т. 443, No 2. С. 225.

16. Pereda E., Quian Quiroga R., Bhattacharya J. Nonlinear multivariate analysis of neurophysiological signals // Progr. in Neurobiology. 2005. Vol.77. P. 1.

17. Brea J., Russell D.F., Neiman A.B. Measuring direction in the coupling of biological oscillators: A case study for electroreceptors of paddlefish // Chaos. 2006. Vol. 16, No 2. 026111.

18. Безручко Б.П., Пономаренко В.И., Прохоров М.Д., Смирнов Д.А., Тасс П.А. Моделирование и диагностика взаимодействия нелинейных колебательных систем по хаотическим временным рядам (приложения в нейрофизиологии) // Успехи физических наук. 2008. Т. 178. No 3. С. 323.

19. Smirnov D., Barnikol T., Barnikol U., Bezruchko B.P., Hauptmann C., Buehrle C., Maarouf M., Sturm V., Freund H.-J., Tass P.A. The generation of parkinsonian tremor as revealed by directional coupling analysis // Europhysics Letters. 2008. Vol. 83. 20003.

20. Сысоева М.В., Сысоев И.В. Математическое моделирование динамики энцефалограммы во время эпилептического припадка // Письма в ЖТФ. 2012. Т. 38. Вып. 3. С. 103.

21. Филина Е.В. Динамика локальных потенциалов мозга при абсанс-эпилепсии: эмпирическое моделирование // Известия вузов. Прикладная нелинейная дина- мика. 2011. Т. 19, No 4. C.109.

22. Granger C.W.J. Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods // Econometrica. 1969. Vol. 37, No 3. P. 424.

23. Granger C.W.J. Testing for causality. A personal viewpoint // J. Economic Dynamics and Control. 1980. Vol. 2. P. 329.

24. Sims C.A. Discrete approximations to continuous time distributed lags in econometrics // Econometrica. 1971. Vol. 39. P. 545.

25. Marcellino M. Some consequences of temporal aggregation in empirical analysis // J. Business and Economic Statistics. 1999. Vol. 17. P. 129.

26. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Ч. 1, 2. М.: Мир, 1974.

27. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. М.: Мир, 1974.

28. Timmer J., Lauk M., Pfleger W., Deuschl G. Cross-spectral analysis of physiological tremor and muscle activity: I. Theory and application to unsynchronized electromyogram // Biol. Cybern. 1998. Vol. 78. P. 349.

29. Кузнецов С.П. Бифуркации удвоения в простой модели распределенной системы // Изв. вузов. Радиофизика. 1982. Т. 25, No 11. С. 1364.

30. Кузнецов С.П. Универсальность и подобие в поведении связанных систем Фейгенбаума// Изв. вузов. Радиофизика. 1985. Т. 28, No 8. С. 991.

31. Ikeda K. Multiple-valued stationary state and its instability of the transmitted light by a ring cavity system // Opt. Commun. 1979. Vol. 30. P. 257.

32. Lang R., Kobayashi K. External optical feedback effects on semiconductor injection laser properties // IEEE J. Quantum Electron. 1980. Vol. 16, No 1. P. 347.

33. Elhadj Z., Sprott J.C. A minimal 2-D quadratic map with quasi-periodic route to chaos // Int. J. Bifurcation Chaos. 2008. Vol. 18, No 5. P. 1567.

34. Ancona N., Marinazzo D., Stramaglia S. Radial basis function approach to nonlinear Granger causality of time series // Phys. Rev. E. 2004. Vol. 70, No 5. 056221.

35. Marinazzo D., Pellicoro M., Stramaglia S. Kernel method for nonlinear Granger causality // Phys. Rev. Lett. 2008. Vol. 100. 144103.

36. Hlavackova-Schindler K., Palus M., Vejmelka M., Bhattacharya J. Causality detection based on information-theoretic approaches in time series analysis // Physics Reports. 2007. Vol. 441, No 1. P. 1.

37. Takens F. Detecting strange attractors in turbulence // Lec. Notes in Math. 1981. Vol. 898. P. 366.

38. Molkov Ya.A., Mukhin D.N., Loskutov E.M., Feigin A.M., Fidelin G.A. Using the minimum description length principle for global reconstruction of dynamic systems from noisy time series// Phys. Rev. E. 2009. Vol. 80, No 4. 046207

39. Яхно Ю.В., Мольков Я.И., Мухин Д.Н., Лоскутов Е.М., Фейгин А.М. Реконструкция оператора эволюции как способ анализа электрической активности мозга при эпилепсии // Известия вузов. Прикладная нелинейная динамика. 2011. Т. 19, No 6. С. 156.

40. Vlachos I., Kugiumtzis D. Nonuniform state-space reconstruction and coupling detection // Phys. Rev. E. 2010. Vol. 82. No 1. 016207.

41. Faes L., Nollo G., Porta A. Information-based detection of nonlinear Granger causality in multivariate processes via a nonuniform embedding technique // Phys. Rev. E. 2011. V. 83, No 5. 051112.

42. Smirnov D.A., Bezruchko B.P. Spurious causalities due to low temporal resolution: Towards detection of bidirectional coupling from time series// Europhys. Lett. 2012. Vol. 100. P. 10005.

 

Status: 
одобрено к публикации
Short Text (PDF): 

BibTeX

@article{Смирнов-IzvVUZ_AND-21-2-61,
author = {D. A. Smirnov and B. P. Bezruchko},
title = {EFFECT OF RARE SAMPLING ON ESTIMATION OF DIRECTIONAL COUPLINGS FROM TIME SERIES},
year = {2013},
journal = {Izvestiya VUZ. Applied Nonlinear Dynamics},
volume = {21},number = {2},
url = {https://old-andjournal.sgu.ru/en/articles/effect-of-rare-sampling-on-estimation-of-directional-couplings-from-time-series},
address = {Саратов},
language = {russian},
doi = {10.18500/0869-6632-2013-21-2-61-73},pages = {61--73},issn = {0869-6632},
keywords = {Coupled nonlinear systems,time series,unidirectional coupling,bidirectional coupling,Granger causality.},
abstract = {The problem of detection and quantitative estimation of directional couplings (mutual influences) between systems from discrete records of their oscillations (time series) arises in different fields of research. This work shows that results of the traditional «Granger causality» approach depend essentially on a sampling interval (a time step). We have revealed the causes and character of the influence of a sampling interval on numerical values of coupling estimates. As well, we have explained why one can get erroneous conclusions about bidirectional coupling for unidirectionally coupled systems in the case of a large sampling interval (rare sampling). The rare sampling effect is demonstrated both for linear and nonlinear systems in different dynamical regimes. }}