923 resultados para Multivariate data-based risk measures
Resumo:
Im Rahmen der Fallstudie Harz sollte an der Schnittstelle zwischen Grundlagenforschung und angewandter Forschung ein Beitrag zur Klärung der Frage geleistet werden, inwieweit zwei Zuläufe der Sösetalsperre im Westharz versauert bzw. versauerungsgefährdet sind; aus diesem Stausee wird Trinkwasser für mehrere Gemeinden in Norddeutschland gewonnen. Die Belastung des fast vollständig bewaldeten Einzugsgebiets der Sösetalsperre mit luftbürtigen Schadstoffen (Saurer Regen) zählte zu den höchsten in Mitteleuropa. An jeweils drei Untersuchungsstellen der beiden Bäche Alte Riefensbeek (R1 bis R3) und Große Söse (S1 bis S3) wurden zwischen März 1987 und November 1988 Proben aus Moospolstern und dem hyporheischen Interstitial entnommen und physikalisch, chemisch und biologisch untersucht. Ergänzend wurden Wasserproben zwischen März 1986 und Oktober 1991 sowie vom April 1998 ebenso wie qualitative Fänge von Makroinvertebraten zwischen November 1986 und Juli 1990 sowie vom April 1998 ausgewertet. Die Analyse der tierischen Besiedlung der Moos- und Interstitialproben beschränkte sich auf die taxonomischen Gruppen Turbellaria (Strudelwürmer), Mollusca (Weichtiere), Amphipoda (Flohkrebse), Ephemeroptera (Eintagsfliegen), Plecoptera (Steinfliegen), Heteroptera (Wanzen), Megaloptera (Schlammfliegen), Coleoptera (Käfer), Trichoptera (Köcherfliegen) und Diptera (Zweiflügler). Der Grundsatz, daß normalverteilte und nicht normalverteilte Daten statistisch unterschiedlich behandelt werden müssen, wurde konsequent angewandt. Am Beispiel der Choriotopstruktur wurde gezeigt, daß die Auswahl des Analyseverfahrens das Ergebnis der ökologischen Interpretation multivariater statistischer Auswertung beeinflußt. Die Daten der Korngrößen-Verteilung wurden vergleichend einer univariaten und einer multivariaten statistischen Analyse unterworfen. Mit dem univariaten Verfahren wurden die Gradienten der ökologisch relevanten Korngrößen-Parameter eher erkannt als mit dem multivariaten Verfahren. Die Auswirkungen von Gewässerversauerung sowie anderer Umweltfaktoren (insgesamt 42 Faktoren) auf die Lebensgemeinschaften wurden anhand der Parameter Artenzahl, Besiedlungsdichte, Körpergröße und Biomasse untersucht. Abundanz, Biomasse und Körpergröße sowie die Umweltfaktoren wurden auf einem horizontalen Gradienten, d.h. im Längslauf der Bäche, und auf einem vertikalen Gradienten, d.h. fließende Welle / Bryorheon / Benthon versus Hyporheon, untersucht. Es wurde ein terminologisches System für die Kompartimente in der Fließgewässer-Aue vorgeschlagen, das in sich einheitlich ist. Es wurde ein neuer Moos-Vitalitätsindex für die Moospolster vorgestellt. Es wurden Bestimmungsschlüssel für die Larven der Chloroperlidae (Steinfliegen-Familie) und der Empididae (Tanzfliegen) in den beiden Harzbächen entwickelt. Die untersuchten Bachstrecken waren frei von Abwasserbelastung. An zwei Stellen wurde Wasser für einen Forellenteich ausgeleitet. Abgesehen von zwei meterhohen Abstürzen in der Großen Söse waren wasserbauliche Veränderungen ohne große Bedeutung. Das Abfluß-Regime war insofern nicht mehr natürlich, als beide Bäche in das System der bergbaulichen Bewässerungsgräben des Oberharzes eingebunden sind. Die Söse hatte ein F-nivopluviales Abfluß-Regime, der abflußreichste Doppelmonat war der März / April, die Unregelmäßigkeit des Abfluß-Regimes war sehr hoch, die Vorhersagbarkeit sehr niedrig, die monatlichen Abfluß-Maxima wiesen eine sehr geringe Konstanz auf. Der Zeitraum der biologischen Probenahme wurde von überdurchschnittlich vielen Tagen mit mäßig erhöhten Abflüssen geprägt, sehr große Hochwasser-Wellen fehlten aber. Die Abfluß-Dynamik wurde statistisch beschrieben. Das hydraulische Regime wurde anhand der Meßgrößen Fließgeschwindigkeit, Fließkraft und FROUDE-Zahl dargestellt. Der Zusammenhang zwischen Abfluß und Fließgeschwindigkeit auf der einen Seite und der Korngrößen-Verteilung auf der anderen Seite wurde statistisch untersucht, ebenfalls zwischen dem Abfluß und dem Kohlenstoff- und Stickstoff-Gehalt der Feinstpartikel sowie dem Wasserchemismus. In den Phasen ohne Hochwasser hatte das Hyporheal die Funktion einer Senke für Feinstkörner. Das Bachbett der Alten Riefensbeek war stabiler als das der Großen Söse. Insgesamt gesehen war das hyporheische Sediment in den quellnahen Abschnitten grobkörniger und auf den quellfernen Strecken feinkörniger. Der prozentuale Anteil der Feinstkörner im Hyporheal und Benthal nahm aber im Längslauf der Bäche ab. Dies ist ungewöhnlich, konnte aber nicht plausibel mit geologischen und hydrologischen Meßgrößen erklärt werden. Beide Bäche waren sommerkalt. Der Einfluß der Wassertemperatur auf die Larvalentwicklung wurde beispielhaft an den Taxa Baetis spp. und Leuctra gr. inermis untersucht. Es gab eine Tendenz, daß der Kohlenstoff- und Stickstoff-Gehalt der Feinstpartikel vom Benthal in das Hyporheal anstieg. Dies war ein weiterer Hinweis darauf, daß das Hyporheal die Funktion einer Senke und Vorratskammer für Nährstoffe hat. Der Zusammenhang zwischen partikulärer und gelöster Kohlenstoff-Fraktion wurde diskutiert. Im Hyporheon war die Nitrifikation nicht stärker als in der fließenden Welle. Es gab Hinweise, daß die sauren pH-Werte in der Großen Söse die Nitrifikation hemmten. Die Valenzen der Moos- und Tier-Taxa bezüglich Fließgeschwindigkeit, pH-Wert, Alkalinität sowie der Gehalte von Sauerstoff, Calcium, Magnesium, Kalium und Natrium wurden zusammengestellt. Das hyporheische Sediment war sehr grob und hatte eine hohe Porosität. Der Austausch zwischen fließender Welle und hyporheischem Wasser konnte deshalb sehr schnell erfolgen, es gab keine intergranulare Sprungschicht, die physikalischen und chemischen Tiefengradienten waren in den meisten Fällen gar nicht ausgeprägt oder nur sehr flach. Die Wassertemperatur des Freiwassers unterschied sich nicht signifikant von derjenigen im hyporheischen Wasser. Es gab -- von wenigen Ausnahmen bei pH-Wert, Leitfähigkeit und Sauerstoffgehalt abgesehen -- keine signifikanten Unterschiede zwischen dem Wasserchemismus der fließenden Welle und dem des Hyporheals. Die physikalischen und chemischen Voraussetzungen für die Refugialfunktion des Hyporheons waren deshalb für versauerungsempfindliche Taxa nicht gegeben. In der Tiefenverteilung der untersuchten Tiergruppen im Hyporheal lag das Maximum der Abundanz bzw. Biomasse häufiger in 10 cm als in 30 cm Tiefe. Daraus läßt sich aber keine allgemeine Gesetzmäßigkeit ableiten. Es wurde durchgehend die Definition angewendet, daß die Gewässerversauerung durch den Verlust an Pufferkapazität charakterisiert ist. Saure Gewässer können, müssen aber nicht versauert sein; versauerte Gewässer können, müssen aber nicht saures Wasser haben. Maßstab für das Pufferungsvermögen eines Gewässers ist nicht der pH-Wert, sondern sind die Alkalinität und andere chemische Versauerungsparameter. Der pH-Wert war auch operativ nicht als Indikator für Gewässerversauerung anwendbar. Die chemische Qualität des Bachwassers der Großen Söse entsprach aufgrund der Versauerung nicht den umweltrechtlichen Vorgaben bezüglich der Parameter pH-Wert, Aluminium, Eisen und Mangan, bzgl. Zink galt dies nur an S1. In der Alten Riefensbeek genügte das Hyporheal-Wasser in 30 cm Tiefe an R2 bzgl. des Sauerstoff-Gehalts nicht den umweltrechtlichen Anforderungen. Nur im Freiwasser an R1 genügten die Ammonium-Werte den Vorgaben der EG-Fischgewässer-Richtlinie, der Grenzwert wurde an allen anderen Meßstellen und Entnahmetiefen überschritten. Das BSB-Regime in allen Entnahmetiefen an R2, im Freiwasser an R3 und S1, im Hyporheal an R1 sowie in 30 cm Tiefe an R3 genügte nicht den Anforderungen der Fischgewässer-Richtlinie. Der Grenzwert für Gesamt-Phosphor wurde an S3 überschritten. In der Großen Söse war der Aluminium-Gehalt so hoch, daß anorganisches und organisches Aluminium unterschieden werden konnten. Besonders hohe Gehalte an toxischem anorganischen Aluminium wurden an Tagen mit Spitzen-Abflüssen und Versauerungsschüben gemessen. Erst die Ermittlung verschiedener chemischer Versauerungsparameter zeigte, daß auch die alkalischen Probestellen R2 und R3 mindestens versauerungsempfindlich waren. Die Messung bzw. Berechnung von chemischen Versauerungsparametern sollte deshalb zum Routineprogramm bei der Untersuchung von Gewässerversauerung gehören. Zu Beginn des Untersuchungsprogramms war angenommen worden, daß die mittleren und unteren Abschnitte der Alten Riefensbeek unversauert sind. Dieser Ansatz des Untersuchungsprogramms, einen unversauerten Referenzbach (Alte Riefensbeek) mit einem versauerten Bach (Große Söse) zu vergleichen, mußte nach der Berechnung von chemischen Versauerungsindikatoren sowie der Analyse der Abundanz- und Biomasse-Werte modifiziert werden. Es gab einen Versauerungsgradienten entlang der Probestellen: R1 (unversauert) R2 und R3 (versauerungsempfindlich bis episodisch leicht versauert) S2 und S3 (dauerhaft versauert) S1 (dauerhaft stark versauert). An S1 war das Hydrogencarbonat-Puffersystem vollständig, an S2 und S3 zeitweise ausgefallen. Die Versauerungslage an R2 und R3 war also schlechter als vorausgesehen. Unterschiede im Versauerungsgrad zwischen den Meßstellen waren nicht so sehr in unterschiedlichen Eintragsraten von versauernden Stoffen aus der Luft begründet, sondern in unterschiedlichen Grundgesteinen mit unterschiedlichem Puffervermögen. Der Anteil der verschiedenen sauren Anionen an der Versauerung wurde untersucht, die chemischen Versauerungsmechanismen wurden mit Hilfe von Ionenbilanzen und verschiedenen Versauerungsquotienten analysiert. Die beiden untersuchten Bäche waren von anthropogener Versauerung betroffen. Dabei spielte die Schwefel-Deposition (Sulfat) eine größere Rolle als die Stickstoff-Deposition (Nitrat). Die Probestelle S1 war immer schon in unbekanntem Maß natürlich sauer. Dieser natürlich saure Zustand wurde von der hinzugekommenen anthropogenen Versauerung bei weitem überragt. Die wenigen gewässerökologischen Daten, die im Wassereinzugsgebiet der Söse vor 1986 gewonnen wurden, deuten darauf hin, daß die Versauerung in den 70er und in der ersten Hälfte der 80er Jahre vom Boden und Gestein in die Bäche durchgeschlagen war. Dieser Versauerungsprozeß begann vermutlich vor 1973 in den Quellen auf dem Acker-Bruchberg und bewegte sich im Laufe der Jahre immer weiter talwärts in Richtung Trinkwasser-Talsperre. Der Mangel an (historischen) freilandökologischen Grundlagendaten war nicht nur im Untersuchungsgebiet, sondern ist allgemein in der Versauerungsforschung ein Problem. Wenn sich das Vorkommen von nah verwandten Arten (weitgehend) ausschließt, kann dies an der Versauerung liegen, z.B. war die Alte Riefensbeek ein Gammarus-Bach, die Große Söse ein Niphargus-Bach; dieses muß aber nicht an der Versauerung liegen, z.B. fehlte Habroleptoides confusa im Hyporheos an R3, Habrophlebia lauta hatte dagegen ihr Abundanz- und Biomasse-Maximum an R3. Zugleich lag das Maximum des prozentualen Anteils von Grobsand an R3, eine mögliche Ursache für diese interspezifische Konkurrenz. Die biologische Indikation von Gewässerversauerung mit Hilfe der Säurezustandsklassen funktionierte nicht in den beiden Harzbächen. Es wurde deshalb ein biologischer Versauerungsindex vorgeschlagen; dieser wurde nicht am pH-Wert kalibriert, sondern an der chemischen Versauerungslage, gekennzeichnet durch die Alkalinität und andere chemische Meßgrößen der Versauerung. Dafür wurden aufgrund der qualitativen und quantitativen Daten die häufigeren Taxa in die vier Klassen deutlich versauerungsempfindlich, mäßig versauerungsempfindlich, mäßig versauerungstolerant und deutlich versauerungstolerant eingeteilt. Es reicht nicht aus, die biologischen Folgen von Gewässerversauerung sowie Veränderungen in der Nährstoff-Verfügbarkeit und im sonstigen Wasserchemismus nur anhand der Artenzahl oder des Artenspektrums abzuschätzen. Vielmehr müssen quantitative Methoden wie die Ermittlung der Abundanzen angewandt werden, um anthropogene und natürliche Störungen des Ökosystems zu erfassen. Es wurde eine Strategie für die behördliche Gewässergüteüberwachung von Bachoberläufen vorgeschlagen, die flächendeckend die Versauerungsgefährdung erfassen kann. Die Auswirkungen der zeitlichen Dynamik des Versauerungschemismus wurden am Beispiel des versauerungsempfindlichen Taxons Baetis spp. (Eintagsfliegen) dargestellt. An S2 und S3 kam es zu starken Versauerungsschüben. Baetis konnte sich nicht ganzjährig halten, sondern nur in versauerungsarmen Phasen im Sommer und im Herbst; es gab einen Besiedlungskreislauf aus Ausrottungs- und Wiederbesiedlungsphasen. Die temporäre Population von Baetis an S2 und S3 bestand nur aus ersten Larvenstadien. Die Probestellen wurden auf horizontalen Gradienten der Umweltfaktoren angeordnet. Bei einigen Parametern gab es keinen Gradienten (z.B. Sauerstoff-Gehalt), bei anderen Parametern waren die Meßstellen auf sehr flachen Gradienten angeordnet (z.B. C:N-Quotient der Feinstkörner), bei den restlichen Meßgrößen waren die Gradienten sehr deutlich (z.B. Alkalinität). Bei den Längsgradienten von Abundanz und Biomasse waren alle Möglichkeiten vertreten: Zunahme (z.B. Leuctra pseudosignifera), Abnahme (z.B. Gammarus pulex), Maximum an der mittleren Probestelle (z.B. Leuctra pseudocingulata) und kein signifikanter Trend (z.B. Nemoura spp.). Abundanz und Biomasse zahlreicher taxonomischer Einheiten hatten ihr Maximum im Längslauf an den quellnächsten Probestellen R1 und S1, z.B. Protonemura spp. und Plectrocnemia spp. Die Lebensgemeinschaften an R1 und S1 waren allerdings völlig unterschiedlich zusammengesetzt. Die häufig vertretene Annahme, versauerte Gewässer seien biologisch tot, ist falsch. Unter Anwendung des 3. biozönotischen Grundprinzips wurde das Maximum von Abundanz und Biomasse in den quellnahen Abschnitten mit dem eustatistischen (stabilen) Regime von Wassertemperatur, Abfluß und Protonen-Gehalt, in der Alten Riefensbeek auch von Alkalinität und ALMER-Relation erklärt. Aufgrund der natürlichen und anthropogenen Störungen war im Längslauf der untersuchten Bäche keine natürliche biozönotische Gliederung des Artenbestands erkennbar. Die Korrelationsberechnungen zwischen den Umweltfaktoren und der Taxazahl ergaben, daß in erster Linie versauerungsrelevante Parameter -- Gehalte saurer Anionen, basischer Kationen und von Metallen, Alkalinität usw. -- die höchsten Korrelationskoeffizienten mit der Taxa-Zahl hatten; unter den natürlichen Meßgrößen zählten nur die Gehalte von DOC und TIC sowie der Anteil der Sande zu der Gruppe mit den höchsten Korrelationskoeffizienten. Die Korrelationsberechnungen zwischen den Umweltfaktoren und den Abundanzen ergab dagegen, daß die quantitative Zusammensetzung der Lebensgemeinschaft nicht nur durch die anthropogene Gewässerversauerung, sondern mindestens genauso durch einige natürliche Meßgrößen beeinflußt wurde. Es gab in den Harzbächen keinen ökologischen Superfaktor, der die quantitative Zusammensetzung der Lebensgemeinschaft überwiegend bestimmte. Auch die Meßgrößen der anthropogenen Gewässerversauerung waren nicht solch ein Superfaktor. Einen ähnlich hohen Einfluß auf die quantitative Zusammensetzung der Lebensgemeinschaft hatten die geologisch bestimmten Umweltfaktoren Leitfähigkeit und TIC-Gehalt, der von der Landnutzung bestimmte DOC-Gehalt sowie der Chlorid-Gehalt, der geologisch, möglicherweise aber auch durch den Eintrag von Straßensalz bestimmt wird. Die Mischung von anthropogenen und natürlichen Faktoren wurde in einem Modell der Wirkung von abiotischen Faktoren auf Bryorheos und Hyporheos dargestellt. Als Beispiel für die zeitliche Nutzung ökologischer Nischen wurde die Verteilung der Larven und Adulten der Dryopidae (Hakenkäfer) im Hyporheos und Bryorheos untersucht. Die Larven wurden vorzugsweise im Hyporheon, die Adulten im Bryorheon angetroffen. Die untersuchten Taxa wurden in die Varianten bryorheobiont, bryorheophil, bryorheotolerant, bryorheoxen und bryorheophob bzw. hyporheobiont, hyporheophil, hyporheotolerant, hyporheoxen und hyporheophob eingeteilt, um ihre räumliche Nutzung ökologischer Nischen zu beschreiben. Die gängige Lehrmeinung, daß das Hyporheon die Kinderstube benthaler Makroinvertebraten ist, konnte für zahlreiche Taxa bestätigt werden (z.B. Habrophlebia lauta). Für die bryorheophilen Taxa (z.B. Gammarus pulex und Baetis spp.) trifft diese Lehrmeinung in den beiden Harzbächen nicht zu. Vielmehr übernimmt das Bryorheon die Funktion einer Kinderstube. Die Larven von Plectrocnemia conspersa / geniculata sowie von Baetis spp. und Amphinemura spp. / Protonemura spp. neben Gammarus pulex zeigten eine Habitatbindung, die erstgenannte Gattung an das Hyporheal, die letztgenannten 3 Taxa an untergetauchte Moospolster (Bryorheal). Die Idee von der Funktion des Hyporheals als Kinderstube der Larven und Jungtiere, als Schutzraum gegen die Verdriftung durch Strömung und vor Fraßdruck durch Räuber sowie als Ort hohen Nahrungsangebots mußte für die letztgenannten 3 Taxa abgelehnt werden. Für sie übernahm das Bryorheal diese Aufgaben. Zwar waren die beiden Bäche oligotroph und die Nahrungsqualität der Feinstkörner im Hyporheal war niedrig. Die Abundanz- und Biomasse-Werte im Bryorheos und Hyporheos gehörten aber zu den weltweit höchsten. Es wurde das Paradoxon diskutiert, daß im Hyporheon der beiden Bäche Diatomeen-Rasen gefunden wurden, obwohl das Hyporheon lichtlos sein soll. Das Hyporheon wurde als ein Ökoton zwischen Benthon / Rheon und Stygon angesehen. Es wurden vier Haupttypen des Hyporheons beschrieben. Wegen des sehr unterschiedlichen Charakters des Hyporheons in verschiedenen Fließgewässern gibt es keinen einheitlichen Satz von abiotischen und biotischen Faktoren, mit denen das Hyporheon vom Benthon und Stygon abgegrenzt werden kann. In den beiden Harzbächen ähnelte das Hyporheon mehr dem Benthon als dem Stygon. Es konnte nicht anhand der chemischen Meßgrößen vom Benthon abgegrenzt werden, sondern anhand der physikalischen Meßgrößen Trübung und der Anteile von Feinsand und Schluffe/Tone sowie anhand der biologischen Parameter Summen-Abundanz und Summen-Biomasse. Aus der Typologie des Hyporheons folgt, daß ein bestimmtes Hyporheon nicht alle in der Literatur beschriebenen Funktionen innerhalb der Fließgewässer-Aue übernehmen kann. Es wurde ein Schema entwickelt, mit dem sich die optimale Liste der Parameter für die Untersuchung eines bestimmten Hyporheons auswählen läßt. Der Tendenz in der Fließgewässer-Ökologie, immer neue Konzepte zu entwickeln, die allgemeingültig sein sollen, wurde das Konzept vom individuellen Charakter von Fließgewässer-Ökosystemen entgegengestellt.
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This paper analyzes the measure of systemic importance ∆CoV aR proposed by Adrian and Brunnermeier (2009, 2010) within the context of a similar class of risk measures used in the risk management literature. In addition, we develop a series of testing procedures, based on ∆CoV aR, to identify and rank the systemically important institutions. We stress the importance of statistical testing in interpreting the measure of systemic importance. An empirical application illustrates the testing procedures, using equity data for three European banks.
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The bewildering complexity of cortical microcircuits at the single cell level gives rise to surprisingly robust emergent activity patterns at the level of laminar and columnar local field potentials (LFPs) in response to targeted local stimuli. Here we report the results of our multivariate data-analytic approach based on simultaneous multi-site recordings using micro-electrode-array chips for investigation of the microcircuitary of rat somatosensory (barrel) cortex. We find high repeatability of stimulus-induced responses, and typical spatial distributions of LFP responses to stimuli in supragranular, granular, and infragranular layers, where the last form a particularly distinct class. Population spikes appear to travel with about 33 cm/s from granular to infragranular layers. Responses within barrel related columns have different profiles than those in neighbouring columns to the left or interchangeably to the right. Variations between slices occur, but can be minimized by strictly obeying controlled experimental protocols. Cluster analysis on normalized recordings indicates specific spatial distributions of time series reflecting the location of sources and sinks independent of the stimulus layer. Although the precise correspondences between single cell activity and LFPs are still far from clear, a sophisticated neuroinformatics approach in combination with multi-site LFP recordings in the standardized slice preparation is suitable for comparing normal conditions to genetically or pharmacologically altered situations based on real cortical microcircuitry.
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Statistical methods have been widely employed to assess the capabilities of credit scoring classification models in order to reduce the risk of wrong decisions when granting credit facilities to clients. The predictive quality of a classification model can be evaluated based on measures such as sensitivity, specificity, predictive values, accuracy, correlation coefficients and information theoretical measures, such as relative entropy and mutual information. In this paper we analyze the performance of a naive logistic regression model (Hosmer & Lemeshow, 1989) and a logistic regression with state-dependent sample selection model (Cramer, 2004) applied to simulated data. Also, as a case study, the methodology is illustrated on a data set extracted from a Brazilian bank portfolio. Our simulation results so far revealed that there is no statistically significant difference in terms of predictive capacity between the naive logistic regression models and the logistic regression with state-dependent sample selection models. However, there is strong difference between the distributions of the estimated default probabilities from these two statistical modeling techniques, with the naive logistic regression models always underestimating such probabilities, particularly in the presence of balanced samples. (C) 2012 Elsevier Ltd. All rights reserved.
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The analysis of short segments of noise-contaminated, multivariate real world data constitutes a challenge. In this paper we compare several techniques of analysis, which are supposed to correctly extract the amount of genuine cross-correlations from a multivariate data set. In order to test for the quality of their performance we derive time series from a linear test model, which allows the analytical derivation of genuine correlations. We compare the numerical estimates of the four measures with the analytical results for different correlation pattern. In the bivariate case all but one measure performs similarly well. However, in the multivariate case measures based on the eigenvalues of the equal-time cross-correlation matrix do not extract exclusively information about the amount of genuine correlations, but they rather reflect the spatial organization of the correlation pattern. This may lead to failures when interpreting the numerical results as illustrated by an application to three electroencephalographic recordings of three patients suffering from pharmacoresistent epilepsy.
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Changing factors (mainly traffic intensity and weather conditions) affecting road conditions require a suitable optimal speed at any time. To solve this problem, variable speed limit systems (VSL) ? as opposed to fixed limits ? have been developed in recent decades. This term has included a number of speed management systems, most notably dynamic speed limits (DSL). In order to avoid the indiscriminate use of both terms in the literature, this paper proposes a simple classification and offers a review of some experiences, how their effects are evaluated and their results This study also presents a key indicator, which measures the speed homogeneity and a methodology to obtain the data based on floating cars and GPS technology applying it to a case study on a section of the M30 urban motorway in Madrid (Spain).
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The prognostic value of exercise (EXE) and dobutamine echocardiograms (DbE) has been well defined in large studies. However, while risk is determined by both clinical and echo features, no simple means of combining these data has been defined. We sought to combine these data into risk scores. Methods. At 3 expert centers, 7650 pts underwent standard EXE (n=5211) and DbE (w2439) for evaluation of known or suspected CAD and were followed for up to 10 years (mean 5-2) for major events (death or myocardial infarction). A subgroup of 2953 EXE and 1025 DbE pts was randomly selected to develop separate multivariate models for prediction of events. After simplication of each model for clinical use, models were validated in the remaining EXE and DbE pts. ResuI1s. The total number of events was 200 in the EXE and 225 in the DbE pts, of which 58 and 99 events occurred in the respective testing groups. The following regression equations gave equivalent results I” the testing and validation groups for both EXE and DbE; DbE = (Age’O.02) + (DM’l .O) + (Low RPP’0.6) + ([CHF+lschemia+Scar]‘O.7) EXE = ([DM+CHF]‘O.S) + O.S(lschemla #) + l.B(Scar#) - (METS0.19) (where each categorical variable scored 1 when present and 0 when absent, Ischemia# = 1 for l-2 VD. 6 for 3 VD; Scar# = 1 for 1-2 VD, 1.7 for 3 VD). The table summarizes the scores and equivalent outcomes for EXE and DbE. Conclusions. Risk scores based on clinical and EXE or DbE results may be used to quantify the risk of events during follow-up.
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OBJECTIVE: To assess the effect of using different risk calculation tools on how general practitioners and practice nurses evaluate the risk of coronary heart disease with clinical data routinely available in patients' records. DESIGN: Subjective estimates of the risk of coronary heart disease and results of four different methods of calculation of risk were compared with each other and a reference standard that had been calculated with the Framingham equation; calculations were based on a sample of patients' records, randomly selected from groups at risk of coronary heart disease. SETTING: General practices in central England. PARTICIPANTS: 18 general practitioners and 18 practice nurses. MAIN OUTCOME MEASURES: Agreement of results of risk estimation and risk calculation with reference calculation; agreement of general practitioners with practice nurses; sensitivity and specificity of the different methods of risk calculation to detect patients at high or low risk of coronary heart disease. RESULTS: Only a minority of patients' records contained all of the risk factors required for the formal calculation of the risk of coronary heart disease (concentrations of high density lipoprotein (HDL) cholesterol were present in only 21%). Agreement of risk calculations with the reference standard was moderate (kappa=0.33-0.65 for practice nurses and 0.33 to 0.65 for general practitioners, depending on calculation tool), showing a trend for underestimation of risk. Moderate agreement was seen between the risks calculated by general practitioners and practice nurses for the same patients (kappa=0.47 to 0.58). The British charts gave the most sensitive results for risk of coronary heart disease (practice nurses 79%, general practitioners 80%), and it also gave the most specific results for practice nurses (100%), whereas the Sheffield table was the most specific method for general practitioners (89%). CONCLUSIONS: Routine calculation of the risk of coronary heart disease in primary care is hampered by poor availability of data on risk factors. General practitioners and practice nurses are able to evaluate the risk of coronary heart disease with only moderate accuracy. Data about risk factors need to be collected systematically, to allow the use of the most appropriate calculation tools.
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Analysis of risk measures associated with price series data movements and its predictions are of strategic importance in the financial markets as well as to policy makers in particular for short- and longterm planning for setting up economic growth targets. For example, oilprice risk-management focuses primarily on when and how an organization can best prevent the costly exposure to price risk. Value-at-Risk (VaR) is the commonly practised instrument to measure risk and is evaluated by analysing the negative/positive tail of the probability distributions of the returns (profit or loss). In modelling applications, least-squares estimation (LSE)-based linear regression models are often employed for modeling and analyzing correlated data. These linear models are optimal and perform relatively well under conditions such as errors following normal or approximately normal distributions, being free of large size outliers and satisfying the Gauss-Markov assumptions. However, often in practical situations, the LSE-based linear regression models fail to provide optimal results, for instance, in non-Gaussian situations especially when the errors follow distributions with fat tails and error terms possess a finite variance. This is the situation in case of risk analysis which involves analyzing tail distributions. Thus, applications of the LSE-based regression models may be questioned for appropriateness and may have limited applicability. We have carried out the risk analysis of Iranian crude oil price data based on the Lp-norm regression models and have noted that the LSE-based models do not always perform the best. We discuss results from the L1, L2 and L∞-norm based linear regression models. ACM Computing Classification System (1998): B.1.2, F.1.3, F.2.3, G.3, J.2.
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Cuban Americans, a minority Hispanic subgroup, have a high prevalence of type 2 diabetes. Persons with diabetes experience a higher rate of coronary heart disease (CHD) compared to those without diabetes. The objectives of the National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Disease (NIDDK) are to investigate the risk factors of CHD and the etiology of diabetes among diabetics of minority ethnic populations. No information is available on the etiology of CHD risks for Cuban Americans. ^ This cross-sectional study compared Cuban Americans with (N = 79) and without (N = 80) type 2 diabetes residing in South Florida. Data on risk factors of CHD and type 2 diabetes were collected using sociodemographics, smoking habit, Rose Angina, Modifiable Activity, and Willet's food frequency questionnaires. Anthropometrics and blood pressure (BP) were recorded. Glucose, glycated hemoglobin, lipid profile, homocysteine, and C-reactive protein were assessed in fasting blood. ^ Diabetics reported a significantly higher rate of angina symptoms than non-diabetics (P = 0.008). After adjusting for age and gender, diabetics had significantly (P < 0.001) larger waist circumference and higher systolic BP than non-diabetics. There was no significant difference in major nutrient intakes between the groups. One quarter of subjects, both diabetics and non-diabetics, exceeded the intake of percent calories from total fat and almost 60% had cholesterol intake >200 mg/d and more than 60% had fiber intake <20 gm/d. The pattern of physical activity did not differ between groups though, it was much below the recommended level. After adjusting for age and gender, diabetics had significantly (P < 0.001) higher levels of blood glucose, glycated hemoglobin, triglycerides, and homocysteine than non-diabetics. In contrast, diabetics had significantly (P < 0.01) lower levels of high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C). ^ Multivariate logistic regression analyses showed that increasing age, male gender, large waist circumference, lack of acculturation, and high levels of triglycerides were independent risk factors of type 2 diabetes. In contrast, moderate alcohol consumption conferred protection against diabetes. ^ The study identified several risk factors of CHD and diabetes among Cuban Americans. Health care providers are encouraged to practice ethno-specific preventive measures to lower the burden of CHD and diabetes in Cuban Americans. ^
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In this PhD thesis a new firm level conditional risk measure is developed. It is named Joint Value at Risk (JVaR) and is defined as a quantile of a conditional distribution of interest, where the conditioning event is a latent upper tail event. It addresses the problem of how risk changes under extreme volatility scenarios. The properties of JVaR are studied based on a stochastic volatility representation of the underlying process. We prove that JVaR is leverage consistent, i.e. it is an increasing function of the dependence parameter in the stochastic representation. A feasible class of nonparametric M-estimators is introduced by exploiting the elicitability of quantiles and the stochastic ordering theory. Consistency and asymptotic normality of the two stage M-estimator are derived, and a simulation study is reported to illustrate its finite-sample properties. Parametric estimation methods are also discussed. The relation with the VaR is exploited to introduce a volatility contribution measure, and a tail risk measure is also proposed. The analysis of the dynamic JVaR is presented based on asymmetric stochastic volatility models. Empirical results with S&P500 data show that accounting for extreme volatility levels is relevant to better characterize the evolution of risk. The work is complemented by a review of the literature, where we provide an overview on quantile risk measures, elicitable functionals and several stochastic orderings.
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The structural engineering community in Brazil faces new challenges with the recent occurrence of high intensity tornados. Satellite surveillance data shows that the area covering the south-east of Brazil, Uruguay and some of Argentina is one of the world most tornado-prone areas, second only to the infamous tornado alley in central United States. The design of structures subject to tornado winds is a typical example of decision making in the presence of uncertainty. Structural design involves finding a good balance between the competing goals of safety and economy. This paper presents a methodology to find the optimum balance between these goals in the presence of uncertainty. In this paper, reliability-based risk optimization is used to find the optimal safety coefficient that minimizes the total expected cost of a steel frame communications tower, subject to extreme storm and tornado wind loads. The technique is not new, but it is applied to a practical problem of increasing interest to Brazilian structural engineers. The problem is formulated in the partial safety factor format used in current design codes, with all additional partial factor introduced to serve as optimization variable. The expected cost of failure (or risk) is defined as the product of a. limit state exceedance probability by a limit state exceedance cost. These costs include costs of repairing, rebuilding, and paying compensation for injury and loss of life. The total expected failure cost is the sum of individual expected costs over all failure modes. The steel frame communications, tower subject of this study has become very common in Brazil due to increasing mobile phone coverage. The study shows that optimum reliability is strongly dependent on the cost (or consequences) of failure. Since failure consequences depend oil actual tower location, it turn,,; out that different optimum designs should be used in different locations. Failure consequences are also different for the different parties involved in the design, construction and operation of the tower. Hence, it is important that risk is well understood by the parties involved, so that proper contracts call be made. The investigation shows that when non-structural terms dominate design costs (e.g, in residential or office buildings) it is not too costly to over-design; this observation is in agreement with the observed practice for non-optimized structural systems. In this situation, is much easier to loose money by under-design. When by under-design. When structural material cost is a significant part of design cost (e.g. concrete dam or bridge), one is likely to lose significantmoney by over-design. In this situation, a cost-risk-benefit optimization analysis is highly recommended. Finally, the study also shows that under time-varying loads like tornados, the optimum reliability is strongly dependent on the selected design life.
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The application of laser induced breakdown spectrometry (LIBS) aiming the direct analysis of plant materials is a great challenge that still needs efforts for its development and validation. In this way, a series of experimental approaches has been carried out in order to show that LIBS can be used as an alternative method to wet acid digestions based methods for analysis of agricultural and environmental samples. The large amount of information provided by LIBS spectra for these complex samples increases the difficulties for selecting the most appropriated wavelengths for each analyte. Some applications have suggested that improvements in both accuracy and precision can be achieved by the application of multivariate calibration in LIBS data when compared to the univariate regression developed with line emission intensities. In the present work, the performance of univariate and multivariate calibration, based on partial least squares regression (PLSR), was compared for analysis of pellets of plant materials made from an appropriate mixture of cryogenically ground samples with cellulose as the binding agent. The development of a specific PLSR model for each analyte and the selection of spectral regions containing only lines of the analyte of interest were the best conditions for the analysis. In this particular application, these models showed a similar performance. but PLSR seemed to be more robust due to a lower occurrence of outliers in comparison to the univariate method. Data suggests that efforts dealing with sample presentation and fitness of standards for LIBS analysis must be done in order to fulfill the boundary conditions for matrix independent development and validation. (C) 2009 Elsevier B.V. All rights reserved.
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This article presents a statistical model of agricultural yield data based on a set of hierarchical Bayesian models that allows joint modeling of temporal and spatial autocorrelation. This method captures a comprehensive range of the various uncertainties involved in predicting crop insurance premium rates as opposed to the more traditional ad hoc, two-stage methods that are typically based on independent estimation and prediction. A panel data set of county-average yield data was analyzed for 290 counties in the State of Parana (Brazil) for the period of 1990 through 2002. Posterior predictive criteria are used to evaluate different model specifications. This article provides substantial improvements in the statistical and actuarial methods often applied to the calculation of insurance premium rates. These improvements are especially relevant to situations where data are limited.
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Objectives-To estimate the relative risk of coronary heart disease (CHD) associated with exposure to environmental tobacco smoke (ETS). Design-Population-based case-control study. Subjects-Cases were 953 people identified in a population register of coronary events, and controls were 3189 participants in independent community-based risk factor prevalence surveys from the same study populations. Setting-Newcastle, Australia and Auckland, New Zealand. Main outcome measures-Acute myocardial infarction or coronary death. Results-After adjusting for the effects of age, education, history of heart disease, and body mass index, women had a statistically significant increased risk of a coronary event associated with exposure to ETS (relative risk (RR) = 1.99; 95% confidence interval (CI)= 1.40-2.81). There was little statistical evidence of increased risk found in men (RR = 1.02, 95% CI = 0.81-1.28). Conclusion-Our study found evidence for the adverse effects of exposure to ETS on risk of coronary heart disease among women, especially at home. For men the issue is unclear according to the data from our study. Additional studies with detailed information on possible confounders and adequate statistical power are needed. Most importantly, they should use methods for measuring exposure to ETS that are sufficiently accurate to permit the investigation of dose-response relationships.