古典的なエルゴードの定理の意味について：発達プロセスの分析は、個人内変動に焦点を当てる必要があります

一般的な数学的統計学的定理は、発達プロセスを調査するために個人間変動の標準的な統計分析手法が無効であることを暗示していると主張されています。発達プロセスは、個人内変動のパターンを特徴付ける時系列データを使用して、個々の被験者のレベルで分析する必要があります。個人間変動の分析に基づく標準的な統計的手法は、母集団における個人間の異質性の任意の大きな程度の存在に鈍感であると思われることが示されています。脳の構造と行動におけるそのような不均一性の発生を説明できる神経成長の非線形エピジェネティックモデルの重要なクラスが記載されています。発達不安定性のモデルとのリンクについて説明します。混oticとした成長モデルに基づくシミュレーション研究は、個人間変動の標準分析の無効性を示していますが、個人内変動の時系列分析は真の状況を回復することができます。

It is argued that general mathematical-statistical theorems imply that standard statistical analysis techniques of inter-individual variation are invalid to investigate developmental processes. Developmental processes have to be analyzed at the level of individual subjects, using time series data characterizing the patterns of intra-individual variation. It is shown that standard statistical techniques based on the analysis of inter-individual variation appear to be insensitive to the presence of arbitrary large degrees of inter-individual heterogeneity in the population. An important class of nonlinear epigenetic models of neural growth is described which can explain the occurrence of such heterogeneity in brain structures and behavior. Links with models of developmental instability are discussed. A simulation study based on a chaotic growth model illustrates the invalidity of standard analysis of inter-individual variation, whereas time series analysis of intra-individual variation is able to recover the true state of affairs.