Development of 2-D MRT based Image Compression Techniques

The thesis explores the area of still image compression. The image compression techniques can be broadly classified into lossless and lossy compression. The most common lossy compression techniques are based on Transform coding, Vector Quantization and Fractals. Transform coding is the simplest of the above and generally employs reversible transforms like, DCT, DWT, etc. Mapped Real Transform (MRT) is an evolving integer transform, based on real additions alone. The present research work aims at developing new image compression techniques based on MRT. Most of the transform coding techniques employ fixed block size image segmentation, usually 8×8. Hence, a fixed block size transform coding is implemented using MRT and the merits and demerits are analyzed for both 8×8 and 4×4 blocks. The N2 unique MRT coefficients, for each block, are computed using templates. Considering the merits and demerits of fixed block size transform coding techniques, a hybrid form of these techniques is implemented to improve the performance of compression. The performance of the hybrid coder is found to be better compared to the fixed block size coders. Thus, if the block size is made adaptive, the performance can be further improved. In adaptive block size coding, the block size may vary from the size of the image to 2×2. Hence, the computation of MRT using templates is impractical due to memory requirements. So, an adaptive transform coder based on Unique MRT (UMRT), a compact form of MRT, is implemented to get better performance in terms of PSNR and HVS The suitability of MRT in vector quantization of images is then experimented. The UMRT based Classified Vector Quantization (CVQ) is implemented subsequently. The edges in the images are identified and classified by employing a UMRT based criteria. Based on the above experiments, a new technique named “MRT based Adaptive Transform Coder with Classified Vector Quantization (MATC-CVQ)”is developed. Its performance is evaluated and compared against existing techniques. A comparison with standard JPEG & the well-known Shapiro’s Embedded Zero-tree Wavelet (EZW) is done and found that the proposed technique gives better performance for majority of images

Study on period search methods of variable stars: Application to ASAS and CRTS databases

Study on variable stars is an important topic of modern astrophysics. After the invention of powerful telescopes and high resolving powered CCD’s, the variable star data is accumulating in the order of peta-bytes. The huge amount of data need lot of automated methods as well as human experts. This thesis is devoted to the data analysis on variable star’s astronomical time series data and hence belong to the inter-disciplinary topic, Astrostatistics. For an observer on earth, stars that have a change in apparent brightness over time are called variable stars. The variation in brightness may be regular (periodic), quasi periodic (semi-periodic) or irregular manner (aperiodic) and are caused by various reasons. In some cases, the variation is due to some internal thermo-nuclear processes, which are generally known as intrinsic vari- ables and in some other cases, it is due to some external processes, like eclipse or rotation, which are known as extrinsic variables. Intrinsic variables can be further grouped into pulsating variables, eruptive variables and flare stars. Extrinsic variables are grouped into eclipsing binary stars and chromospheri- cal stars. Pulsating variables can again classified into Cepheid, RR Lyrae, RV Tauri, Delta Scuti, Mira etc. The eruptive or cataclysmic variables are novae, supernovae, etc., which rarely occurs and are not periodic phenomena. Most of the other variations are periodic in nature. Variable stars can be observed through many ways such as photometry, spectrophotometry and spectroscopy. The sequence of photometric observa- xiv tions on variable stars produces time series data, which contains time, magni- tude and error. The plot between variable star’s apparent magnitude and time are known as light curve. If the time series data is folded on a period, the plot between apparent magnitude and phase is known as phased light curve. The unique shape of phased light curve is a characteristic of each type of variable star. One way to identify the type of variable star and to classify them is by visually looking at the phased light curve by an expert. For last several years, automated algorithms are used to classify a group of variable stars, with the help of computers. Research on variable stars can be divided into different stages like observa- tion, data reduction, data analysis, modeling and classification. The modeling on variable stars helps to determine the short-term and long-term behaviour and to construct theoretical models (for eg:- Wilson-Devinney model for eclips- ing binaries) and to derive stellar properties like mass, radius, luminosity, tem- perature, internal and external structure, chemical composition and evolution. The classification requires the determination of the basic parameters like pe- riod, amplitude and phase and also some other derived parameters. Out of these, period is the most important parameter since the wrong periods can lead to sparse light curves and misleading information. Time series analysis is a method of applying mathematical and statistical tests to data, to quantify the variation, understand the nature of time-varying phenomena, to gain physical understanding of the system and to predict future behavior of the system. Astronomical time series usually suffer from unevenly spaced time instants, varying error conditions and possibility of big gaps. This is due to daily varying daylight and the weather conditions for ground based observations and observations from space may suffer from the impact of cosmic ray particles. Many large scale astronomical surveys such as MACHO, OGLE, EROS, xv ROTSE, PLANET, Hipparcos, MISAO, NSVS, ASAS, Pan-STARRS, Ke- pler,ESA, Gaia, LSST, CRTS provide variable star’s time series data, even though their primary intention is not variable star observation. Center for Astrostatistics, Pennsylvania State University is established to help the astro- nomical community with the aid of statistical tools for harvesting and analysing archival data. Most of these surveys releases the data to the public for further analysis. There exist many period search algorithms through astronomical time se- ries analysis, which can be classified into parametric (assume some underlying distribution for data) and non-parametric (do not assume any statistical model like Gaussian etc.,) methods. Many of the parametric methods are based on variations of discrete Fourier transforms like Generalised Lomb-Scargle peri- odogram (GLSP) by Zechmeister(2009), Significant Spectrum (SigSpec) by Reegen(2007) etc. Non-parametric methods include Phase Dispersion Minimi- sation (PDM) by Stellingwerf(1978) and Cubic spline method by Akerlof(1994) etc. Even though most of the methods can be brought under automation, any of the method stated above could not fully recover the true periods. The wrong detection of period can be due to several reasons such as power leakage to other frequencies which is due to finite total interval, finite sampling interval and finite amount of data. Another problem is aliasing, which is due to the influence of regular sampling. Also spurious periods appear due to long gaps and power flow to harmonic frequencies is an inherent problem of Fourier methods. Hence obtaining the exact period of variable star from it’s time series data is still a difficult problem, in case of huge databases, when subjected to automation. As Matthew Templeton, AAVSO, states “Variable star data analysis is not always straightforward; large-scale, automated analysis design is non-trivial”. Derekas et al. 2007, Deb et.al. 2010 states “The processing of xvi huge amount of data in these databases is quite challenging, even when looking at seemingly small issues such as period determination and classification”. It will be beneficial for the variable star astronomical community, if basic parameters, such as period, amplitude and phase are obtained more accurately, when huge time series databases are subjected to automation. In the present thesis work, the theories of four popular period search methods are studied, the strength and weakness of these methods are evaluated by applying it on two survey databases and finally a modified form of cubic spline method is intro- duced to confirm the exact period of variable star. For the classification of new variable stars discovered and entering them in the “General Catalogue of Vari- able Stars” or other databases like “Variable Star Index“, the characteristics of the variability has to be quantified in term of variable star parameters.

Development of Electrochemical and Fluorescent Sensors

Chemical sensors have growing interest in the determination of food additives, which are creating toxicity and may cause serious health concern, drugs and metal ions. A chemical sensor can be defined as a device that transforms chemical information, ranging from the concentration of a specific sample component to total composition analysis, into an analytically useful signal. The chemical information may be generated from a chemical reaction of the analyte or from a physical property of the system investigated. Two main steps involved in the functioning of a chemical sensor are recognition and transduction. Chemical sensors employ specific transduction techniques to yield analyte information. The most widely used techniques employed in chemical sensors are optical absorption, luminescence, redox potential etc. According to the operating principle of the transducer, chemical sensors may be classified as electrochemical sensors, optical sensors, mass sensitive sensors, heat sensitive sensors etc. Electrochemical sensors are devices that transform the effect of the electrochemical interaction between analyte and electrode into a useful signal. They are very widespread as they use simple instrumentation, very good sensitivity with wide linear concentration ranges, rapid analysis time and simultaneous determination of several analytes. These include voltammetric, potentiometric and amperometric sensors. Fluorescence sensing of chemical and biochemical analytes is an active area of research. Any phenomenon that results in a change of fluorescence intensity, anisotropy or lifetime can be used for sensing. The fluorophores are mixed with the analyte solution and excited at its corresponding wavelength. The change in fluorescence intensity (enhancement or quenching) is directly related to the concentration of the analyte. Fluorescence quenching refers to any process that decreases the fluorescence intensity of a sample. A variety of molecular rearrangements, energy transfer, ground-state complex formation and collisional quenching. Generally, fluorescence quenching can occur by two different mechanisms, dynamic quenching and static quenching. The thesis presents the development of voltammetric and fluorescent sensors for the analysis of pharmaceuticals, food additives metal ions. The developed sensors were successfully applied for the determination of analytes in real samples. Chemical sensors have multidisciplinary applications. The development and application of voltammetric and optical sensors continue to be an exciting and expanding area of research in analytical chemistry. The synthesis of biocompatible fluorophores and their use in clinical analysis, and the development of disposable sensors for clinical analysis is still a challenging task. The ability to make sensitive and selective measurements and the requirement of less expensive equipment make electrochemical and fluorescence based sensors attractive.

Queues with inter- ruption in Random/ Markovian Environment

In many situations probability models are more realistic than deterministic models. Several phenomena occurring in physics are studied as random phenomena changing with time and space. Stochastic processes originated from the needs of physicists.Let X(t) be a random variable where t is a parameter assuming values from the set T. Then the collection of random variables {X(t), t ∈ T} is called a stochastic process. We denote the state of the process at time t by X(t) and the collection of all possible values X(t) can assume, is called state space

An approximation method using approximate approximations

The aim of this paper is to extend the method of approximate approximations to boundary value problems. This method was introduced by V. Maz'ya in 1991 and has been used until now for the approximation of smooth functions defined on the whole space and for the approximation of volume potentials. In the present paper we develop an approximation procedure for the solution of the interior Dirichlet problem for the Laplace equation in two dimensions using approximate approximations. The procedure is based on potential theoretical considerations in connection with a boundary integral equations method and consists of three approximation steps as follows. In a first step the unknown source density in the potential representation of the solution is replaced by approximate approximations. In a second step the decay behavior of the generating functions is used to gain a suitable approximation for the potential kernel, and in a third step Nyström's method leads to a linear algebraic system for the approximate source density. For every step a convergence analysis is established and corresponding error estimates are given.

Quasi-Interpolation von Funktionen und Anwendungen auf Potentialprobleme

Ausgangspunkt der Dissertation ist ein von V. Maz'ya entwickeltes Verfahren, eine gegebene Funktion f : Rn ! R durch eine Linearkombination fh radialer glatter exponentiell fallender Basisfunktionen zu approximieren, die im Gegensatz zu den Splines lediglich eine näherungsweise Zerlegung der Eins bilden und somit ein für h ! 0 nicht konvergentes Verfahren definieren. Dieses Verfahren wurde unter dem Namen Approximate Approximations bekannt. Es zeigt sich jedoch, dass diese fehlende Konvergenz für die Praxis nicht relevant ist, da der Fehler zwischen f und der Approximation fh über gewisse Parameter unterhalb der Maschinengenauigkeit heutiger Rechner eingestellt werden kann. Darüber hinaus besitzt das Verfahren große Vorteile bei der numerischen Lösung von Cauchy-Problemen der Form Lu = f mit einem geeigneten linearen partiellen Differentialoperator L im Rn. Approximiert man die rechte Seite f durch fh, so lassen sich in vielen Fällen explizite Formeln für die entsprechenden approximativen Volumenpotentiale uh angeben, die nur noch eine eindimensionale Integration (z.B. die Errorfunktion) enthalten. Zur numerischen Lösung von Randwertproblemen ist das von Maz'ya entwickelte Verfahren bisher noch nicht genutzt worden, mit Ausnahme heuristischer bzw. experimenteller Betrachtungen zur sogenannten Randpunktmethode. Hier setzt die Dissertation ein. Auf der Grundlage radialer Basisfunktionen wird ein neues Approximationsverfahren entwickelt, welches die Vorzüge der von Maz'ya für Cauchy-Probleme entwickelten Methode auf die numerische Lösung von Randwertproblemen überträgt. Dabei werden stellvertretend das innere Dirichlet-Problem für die Laplace-Gleichung und für die Stokes-Gleichungen im R2 behandelt, wobei für jeden der einzelnen Approximationsschritte Konvergenzuntersuchungen durchgeführt und Fehlerabschätzungen angegeben werden.

Gröbnerbasen in Ore-Algebren

In dieser Arbeit werden grundlegende Algorithmen für Ore-Algebren in Mathematica realisiert. Dabei entsteht eine Plattform um die speziellen Beschränkungen und Möglichkeiten dieser Algebren insbesondere im Zusammenhang mit Gröbnerbasen an praktischen Beispielen auszuloten. Im Gegensatz zu den existierenden Paketen wird dabei explizit die Struktur der Ore-Algebra benutzt. Kandri-Rody und Weispfenning untersuchten 1990 Verallgemeinerungen von Gröbnerbasen auf Algebren ordnungserhaltender Art (``algebras of solvable type''). Diese verhalten sich so, dass Buchbergers Algorithmus stets eine Gröbnerbasis findet. Es wird ein Beispiel gezeigt, an dem klar wird, dass es mehr Ore-Algebren ordnungserhaltender Art gibt als die in der Literatur stets betrachteten Operator-Algebren. Für Ore-Algebren ordnungserhaltender Art werden Algorithmen zu Gröbnerbasen implementiert. Anschließend wird der Gröbner-Walk für Ore-Algebren untersucht. Der Gröbner-Walk im kommutativen Fall wird mit einem instruktiven Beispiel vorgestellt. Dann wird zum nichtkommutativen Fall übergegangen. Es wird gezeigt, dass die Eigenschaft ordnungserhaltender Art zu sein, auf der Strecke zwischen zwei Ordnungen erhalten bleibt. Eine leichte Modifikation des Walks für Ore-Algebren wird implementiert, die im Erfolgsfall die Basis konvertiert und ansonsten abbricht. Es werden Beispiele angegeben, in denen der modifizierte Walk funktioniert sowie ein Beispiel analysiert, in dem er versagt.

Some New Classes of Orthogonal Polynomials and Special Functions

In dieser Dissertation präsentieren wir zunächst eine Verallgemeinerung der üblichen Sturm-Liouville-Probleme mit symmetrischen Lösungen und erklären eine umfassendere Klasse. Dann führen wir einige neue Klassen orthogonaler Polynome und spezieller Funktionen ein, welche sich aus dieser symmetrischen Verallgemeinerung ableiten lassen. Als eine spezielle Konsequenz dieser Verallgemeinerung führen wir ein Polynomsystem mit vier freien Parametern ein und zeigen, dass in diesem System fast alle klassischen symmetrischen orthogonalen Polynome wie die Legendrepolynome, die Chebyshevpolynome erster und zweiter Art, die Gegenbauerpolynome, die verallgemeinerten Gegenbauerpolynome, die Hermitepolynome, die verallgemeinerten Hermitepolynome und zwei weitere neue endliche Systeme orthogonaler Polynome enthalten sind. All diese Polynome können direkt durch das neu eingeführte System ausgedrückt werden. Ferner bestimmen wir alle Standardeigenschaften des neuen Systems, insbesondere eine explizite Darstellung, eine Differentialgleichung zweiter Ordnung, eine generische Orthogonalitätsbeziehung sowie eine generische Dreitermrekursion. Außerdem benutzen wir diese Erweiterung, um die assoziierten Legendrefunktionen, welche viele Anwendungen in Physik und Ingenieurwissenschaften haben, zu verallgemeinern, und wir zeigen, dass diese Verallgemeinerung Orthogonalitätseigenschaft und -intervall erhält. In einem weiteren Kapitel der Dissertation studieren wir detailliert die Standardeigenschaften endlicher orthogonaler Polynomsysteme, welche sich aus der üblichen Sturm-Liouville-Theorie ergeben und wir zeigen, dass sie orthogonal bezüglich der Fisherschen F-Verteilung, der inversen Gammaverteilung und der verallgemeinerten t-Verteilung sind. Im nächsten Abschnitt der Dissertation betrachten wir eine vierparametrige Verallgemeinerung der Studentschen t-Verteilung. Wir zeigen, dass diese Verteilung gegen die Normalverteilung konvergiert, wenn die Anzahl der Stichprobe gegen Unendlich strebt. Eine ähnliche Verallgemeinerung der Fisherschen F-Verteilung konvergiert gegen die chi-Quadrat-Verteilung. Ferner führen wir im letzten Abschnitt der Dissertation einige neue Folgen spezieller Funktionen ein, welche Anwendungen bei der Lösung in Kugelkoordinaten der klassischen Potentialgleichung, der Wärmeleitungsgleichung und der Wellengleichung haben. Schließlich erklären wir zwei neue Klassen rationaler orthogonaler hypergeometrischer Funktionen, und wir zeigen unter Benutzung der Fouriertransformation und der Parsevalschen Gleichung, dass es sich um endliche Orthogonalsysteme mit Gewichtsfunktionen vom Gammatyp handelt.

Zur Konvergenz der Randpunktmethode

Das von Maz'ya eingeführte Approximationsverfahren, die Methode der näherungsweisen Näherungen (Approximate Approximations), kann auch zur numerischen Lösung von Randintegralgleichungen verwendet werden (Randpunktmethode). In diesem Fall hängen die Komponenten der Matrix des resultierenden Gleichungssystems zur Berechnung der Näherung für die Dichte nur von der Position der Randpunkte und der Richtung der äußeren Einheitsnormalen in diesen Punkten ab. Dieses numerisches Verfahren wird am Beispiel des Dirichlet Problems für die Laplace Gleichung und die Stokes Gleichungen in einem beschränkten zweidimensionalem Gebiet untersucht. Die Randpunktmethode umfasst drei Schritte: Im ersten Schritt wird die unbekannte Dichte durch eine Linearkombination von radialen, exponentiell abklingenden Basisfunktionen approximiert. Im zweiten Schritt wird die Integration über den Rand durch die Integration über die Tangenten in Randpunkten ersetzt. Für die auftretende Näherungspotentiale können sogar analytische Ausdrücke gewonnen werden. Im dritten Schritt wird das lineare Gleichungssystem gelöst, und eine Näherung für die unbekannte Dichte und damit auch für die Lösung der Randwertaufgabe konstruiert. Die Konvergenz dieses Verfahrens wird für glatte konvexe Gebiete nachgewiesen.

Nachhaltige Energie für ländliche Entwicklung in dem Sub-Sahara Afrika: interdisziplinäre Herangehensweise und organisatorische Herausforderung

Angesichts der Geschichte der Entwicklungspolitik, ist diese Arbeit darauf ausgerichtet, einige Beobachtungen in Bezug auf die so genannte Entwicklung hervorzuheben; insbesondere auf die andauernde prekäre Situation und Armut in ländlichen afrikanischen Gebieten. Armut ist nach Amartya SEN – weiter präzisiert von J.L. Dubois – die Deprivation von „Fähigkeiten“, die Individuen und lokale Gemeinschaften zu ausgeschlossenen und vergessenen Akteuren des Systems machen. Das nennt Paulo Freire, das Menschen zu „Objekten“ gemacht werden. Es rechtfertigt die starke Annahme, die in dieser Studie getroffen wird, dass vielmehr die Menschen als „Subjekte“ ihrer Veränderung und Entwicklung im Mittelpunkt stehen. Die Arbeit zeigt und erklärt in historischer Chronologie, wie die Entwicklungspolitiken und unterschiedliche Beteiligte auf allen Ebenen diese Situation verursachen. Trotz alledem bleiben die Individuen und lokalen Gemeinschaften, die in Symbiose mit ihrer natürlichen Umwelt leben, die reich an verschiedenen Ressourcen und Potentialen ist, als Reaktion darauf und gleichzeitig als Überlebensstrategie zutiefst verbunden mit dem, was sie vor Ort haben, womit sie eine tiefere und intensive Beziehung besitzen, wenn man von ihrer Geschichte, ihrer Kultur und der Handlungslogik ausgeht. Für externe Akteure, die sie über das vorhandene System dominieren und beeinflussen bleiben sie „Objekte“, aber in der Vielzahl ihrer endogenen Initiativen, zeigen sie die Fähigkeit und Substanz, die beweisen, dass sie auf ihrer Ebene das eigentliche Subjekt sind, die dynamischen Akteure. Aber isolierte Initiativen auf spezifische reale Bedürfnisse bei gleichzeitiger Dominierung durch das System mit seiner Marktlogik, führt dies langfristig nur zu dem Zirkulus Vitiosus der Armut. Daher ist eine ganzheitliche Sicht entscheidend für nachhaltige Entwicklung und für die notwendige Veränderung. Es geht nicht nur um die Veränderung des Systems und die Wahl politischer Maßnahmen, sondern genau genommen um das Verhalten der Akteure auf allen Ebenen und die Art der Beziehungen zwischen ihnen allen. Es ist eine Frage des erneuten Überdenkens des Entwicklungspfades, der andere Logik, Visionen, Interessen und Strategien aller Beteiligten, unserer so genannten Akteure einschließt. Ob dies von endogenen Initiativen oder neuen gemeinsamen Projekten ausgeht: man wird in einen Prozess kollektiven Lernens eintreten, den Paul Singer und Clarita Müller-Plantenberg erläutern und entwickeln in dem Konzept der Inkubation und Solidarischen Ökonomie, die Eigeninitiative, Selbstbestimmung und Selbstverwaltung von lokalen Gemeinschaften und die Öffnung für eine Neu-Konzeptualisierung und Institutionalisierung einschließt. So ein Prozess ist nur mit einem interdisziplinären Rahmen möglich. Dieser Rahmen soll auf einer zusätzlicher Kommunikation zwischen den Akteuren und Sozialwissenschaften beruhen und mit jenen, die auf dem Feld der Technologie arbeiten. So können dann technische „Experten“ angesichts eines technischen Projektfehlers, der aufgrund von bestimmten sozialen und kulturellen Realitäten zustande kam sagen, „es ist kein Scheitern ; es war ein Schritt innerhalb eines Lernprozesse der in die technischen Projekte und Studien einbezogen werden muss“. Wir haben das Energiethema gewählt; und insbesondere, Energie für eine nachhaltige ländliche Entwicklung in Subsahara-Afrika, um den Weg von der Theorie in die Praxis zu illustrieren und experimentell auszuprobieren, den Weg von den Beobachtungen zu der Veränderung, wobei Fragen, Annahmen, Strategien und konkrete Aktionen für den Wandel behandelt werden. Wir nennen unseren experimentellen Weg: DRIEE, das heißt auf Deutsch Ländliche Entwicklung und Inkubation von Energieunternehmen. Dabei gehen wir davon aus, dass: - Energie im Allgemeinen auf der internationalen Ebene fast gleichbedeutend mit Elektrizität ist. Heute bestehen die wichtigsten Bedürfnisse nach Energie dort wo die agro-pastorale Produktion, das Kochen, die Nahrungsmittelkonservierung und Verarbeitung …etc. stattfindet. - Diese ländliche Bevölkerung zu etwa 80% der nationalen Wirtschaft ausmacht. Dass sie gleichzeitig aber nur zu weniger als 5% der Energieproduktion Zugang hat, was oft auf Licht reduziert ist und nicht einmal ihrer Produktion zugute kommen kann. - Die Projekte für Energie und Elektrizität vor allem auf die Technologischen Fragen konzentriert sind und weniger auf die Bedürfnisse. Fast die Gesamtheit der Fonds für Energie wird in Bezug auf die Investitionen Infrastruktur der Produktion und Verteilung durch die konventionellen zentralisierten Netze geplant. Angesichts dieser Analysen gehen die in dieser Arbeit vorgenommenen Studien in Gambia und Kamerun von Bestandsaufnahmen und / oder beschreibenden regionalen Analysen aus: - von Bedürfnissen, von Praktiken und lokalen Initiativen von Fragen der Energie, für einzelne Professionen, Haushalte, Gruppen, spezifische Gruppen, wie Frauen, ländliche Gemeinden mit ihren spezifischen Charakteristika. - Von Potentialen: natürliche lokale Energieressourcen, soziokulturelle Ressourcen – so z.B. die empirisch feststellbaren menschliche Ressourcen wie endogenes Wissen und praktische organisatorische Fähigkeiten gegenüber den Problemen der Energie. Dieser experimentelle Schritt von Handlungsforschung (DRIEE) in Kamerun führte zu der Gründung einer Organisation, über die und mit der wir die Logik der Inkubation und Solidarischen Ökonomie einführen. Das ist FERDEDSI, das heißt auf Deutsch „Forum für Erneuerbare Energie – Nachhaltige Entwicklung und Internationale Solidarität“. Zunächst war dies eine Energiegenossenschaft und dann (im Prozess) wurde es zu einer institutionellen Nische von mehreren Mikro Initiativen in ländlichen Gebieten. FERDEDSI ist ein Prozess der Inkubation und ein Inkubator ist also gleichzeitig ein inkubiertes Energieunternehmen aber auch ein Inkubator für lokale Organisationen. Die ersten Aktionen finden in den Departments von Noun und Ménoua in der westlichen Provinz von Kamerun statt. Während der Forschungsperiode findet akademische Austausch statt (Nord-Süd und Süd-Süd), diese ist dabei zu formalen Partnerschaften zu werden, nicht nur zwischen Universitäten sondern genauer lokale Organisationen und Universitäten. Dieser letzte Typ von Partnerschaften, die die solidarische Ökonomie ausmachen ist auch eine Innovation des Prozesses für die afrikanischen Fälle, die dem Beispiel dessen, was in Lateinamerika geschieht, folgen. So kommt es zu gegenseitiger sinnvoller Ausbildung in den internationalen Arbeitsgruppen und Seminaren der Universität.

Multivariate ARIMA Compositional Time Series Analysis

A compositional time series is obtained when a compositional data vector is observed at different points in time. Inherently, then, a compositional time series is a multivariate time series with important constraints on the variables observed at any instance in time. Although this type of data frequently occurs in situations of real practical interest, a trawl through the statistical literature reveals that research in the field is very much in its infancy and that many theoretical and empirical issues still remain to be addressed. Any appropriate statistical methodology for the analysis of compositional time series must take into account the constraints which are not allowed for by the usual statistical techniques available for analysing multivariate time series. One general approach to analyzing compositional time series consists in the application of an initial transform to break the positive and unit sum constraints, followed by the analysis of the transformed time series using multivariate ARIMA models. In this paper we discuss the use of the additive log-ratio, centred log-ratio and isometric log-ratio transforms. We also present results from an empirical study designed to explore how the selection of the initial transform affects subsequent multivariate ARIMA modelling as well as the quality of the forecasts

Valoraci??n social y asignaci??n de castigo en transgresiones a las leyes de protecci??n del medio ambiente

Resumen tomado de la publicaci??n

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Exercise sheet 4

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