A nonparametric regression cross spectrum for multivariate time series

We consider dependence structures in multivariate time series that are characterized by deterministic trends. Results from spectral analysis for stationary processes are extended to deterministic trend functions. A regression cross covariance and spectrum are defined. Estimation of these quantities is based on wavelet thresholding. The method is illustrated by a simulated example and a three-dimensional time series consisting of ECG, blood pressure and cardiac stroke volume measurements.Nonparametric trend estimation, cross spectrum, wavelets, regression spectrum, phase, threshold estimator

Estimation of a nonparametric regression spectrum for multivariate time series

Estimation of a nonparametric regression spectrum based on the periodogram is considered. Neither trend estimation nor smoothing of the periodogram are required. Alternatively, for cases where spectral estimation of phase shifts fails and the shift does not depend on frequency, a time domain estimator of the lag-shift is defined. Asymptotic properties of the frequency and time domain estimators are derived. Simulations and a data example illustrate the methods.Periodogram, cross spectrum, regression spectrum, phase, wavelets.

Pediatric Skin Integrity Practice Guideline for Institutional Use: A Quality Improvement Project

Superior skin care is a nurse-sensitive outcome measure (Young, T., & Clark, M. (2009). Re-positioning for pressure ulcer prevention (protocol). The Cochrane Database of Systematic Review (2009) 3). This study sought to decrease incidence and risk of skin breakdown in the pediatric cardiac intensive care unit (PCICU). The study was conducted in a large hospital in upstate New York. A practice guideline was created and guided PCICU nurses on the interventions for potential skin-breakdown issues in their patients. The patients had a significant change in skin breakdown with a one-sided Fisher\u27s Exact Test (p=.0422). A logistic regression model showed intervention as a significant factor in reducing incidence of pressure ulcers and length of stay (p=.0389)

Ein nichtparametrisches Regressionsspektrum: Schätzung, asymptotische Eigenschaften und Datenanalyse

In der Statistik befasst sich die klassische Spektralanalyse mit der frequenzabhängigen Zerlegung von stationären Prozessen. Die Autokovarianzfunktion sowie das Spektrum sind wesentliche Elemente, um eine gegebene Zeitreihe sowohl im Zeit- als auch im Frequenzbereich zu analysieren. In praktischen Anwendung hingegen werden häufig nichtstationäre Zeitreihen beobachtet. Um die Methoden der Spektralschätzung auch für diese Fälle nutzbar zu machen, ist es notwendig, eine Verallgemeinerung der vorhandenen Theorie zu entwickeln. In dieser Arbeit werden Abhängigkeitsstrukturen in multivariaten Zeitreihen betrachtet, die auf den Einfluss deterministischer Komponenten zurückzuführen sind. Wesentliches Ziel dabei ist es, die Theorie der klassischen Spektralschätzung auf nichtparametrische deterministische Trendfunktionen auszuweiten. In der nichtparametrischen Regression sind diese Funktionen normalerweise unbekannt und müssen geschätzt werden. Dafür wenden wir Wavelet Thresholding an, eine einfache und dennoch effiziente Methode, um ein Signal von unbekannter Regularität aus einer durch Störungen überlagerten Zeitreihe zu schätzen. Kapitel 2 bietet einen Überblick über Wavelets und ihre Anwendungen in der Statistik. Dies beinhaltet die Konstruktion orthonormaler Basen von Waveletfunktionen mit kompaktem Träger, die Wavelettransformation einer quadratisch integrierbaren Funktion und die Anwendung von Wavelets in der linearen und nichtlinearen Schätzung einer Mittelwertsfunktion. Im Anschluss diskutieren wir einige Fragen zu Konvergenzgeschwindigkeiten in der linearen und nichtlinearen Trendschätzung und geben einen umfangreichen Überblick über die Literatur im Bereich des Wavelet Thresholding. Kapitel 3 befasst sich mit Abhängigkeitsstrukturen in multivariaten Zeitreihen, die auf die Existenz von deterministischen Trendkomponenten zurückzuführen sind. Dabei werden Resultate aus dem Bereich der Spektralanalyse für stationäre Zeitreihen auf die Theorie der deterministischen Funktionen ausgeweitet. Wir definieren eine Regressionskovarianz sowie ein Regressionsspektrum und schätzen diese Größen basierend auf Wavelets. In Kapitel 4 befassen wir uns mit einer alternativen Schätzmethode für das Regressionsspektrum, die auf dem klassischen Periodogramm beruht. Wir definieren ein modifiziertes Periodogramm, dass im Unterschied zur Theorie stationärer Prozesse ohne eine Glättung über benachbarte Frequenzen eine konsistente Schätzung des Spektrums erlaubt. Eine Herleitung der asymptotischen Eigenschaften sowie ein Vergleich zur vorherigen Schätzmethode beschließen das Kapitel. Kapitel 5 untersucht die Schätzung von zeitlichen Verschiebungen in multivariaten deterministischen Funktionen. Die Benutzung der Regressionskreuzkovarianz erweist sich dabei als hilfreiche Alternative zur Schätzung von Abhängigkeitsstrukturen, wenn z.B. durch eine zu geringe Anzahl von gemeinsamen Frequenzen im Signal die Verwendung des Spektrums als unmöglich erscheint. Verschiedene Beispiele aus den Bereichen Biologie, Medizin, Klimaforschung sowie der Finanzwissenschaft werden in Kapitel 6 vorgestellt. Diese illustrieren die praktische Bedeutung und Anwendbarkeit der theoretisch entwickelten Methoden. Einige abschließende Bemerkungen finden sich in Kapitel 7

Pediatric Skin Integrity Practice Guideline for Institutional Use: A Quality Improvement Project

Superior skin care is a nurse-sensitive outcome measure (Young, T., & Clark, M. (2009). Re-positioning for pressure ulcer prevention (protocol). The Cochrane Database of Systematic Review (2009) 3). This study sought to decrease incidence and risk of skin breakdown in the pediatric cardiac intensive care unit (PCICU). The study was conducted in a large hospital in upstate New York. A practice guideline was created and guided PCICU nurses on the interventions for potential skin-breakdown issues in their patients. The patients had a significant change in skin breakdown with a one-sided Fisher\u27s Exact Test (p=.0422). A logistic regression model showed intervention as a significant factor in reducing incidence of pressure ulcers and length of stay (p=.0389)

Estimation of a nonparametric regression spectrum for multivariate time series

Estimation of a nonparametric regression spectrum based on the periodogram is considered. Neither trend estimation nor smoothing of the periodogram are required. Alternatively, for cases where spectral estimation of phase shifts fails and the shift does not depend on frequency, a time domain estimator of the lag-shift is defined. Asymptotic properties of the frequency and time domain estimators are derived. Simulations and a data example illustrate the methods

A nonparametric regression cross spectrum for multivariate time series

We consider dependence structures in multivariate time series that are characterized by deterministic trends. Results from spectral analysis for stationary processes are extended to deterministic trend functions. A regression cross covariance and spectrum are defined. Estimation of these quantities is based on wavelet thresholding. The method is illustrated by a simulated example and a three-dimensional time series consisting of ECG, blood pressure and cardiac stroke volume measurements

A nonparametric regression cross spectrum for multivariate time series

We consider dependence structures in multivariate time series that are characterized by deterministic trends. Results from spectral analysis for stationary processes are extended to deterministic trend functions. A regression cross covariance and spectrum are defined. Estimation of these quantities is based on wavelet thresholding. The method is illustrated by a simulated example and a three-dimensional time series consisting of ECG, blood pressure and cardiac stroke volume measurements.Nonparametric trend estimation Cross spectrum Wavelets Regression spectrum Phase Threshold estimator

Distributed Object Management

Future information processing environments will consist of a vast network of heterogeneous, autonomous, and distributed computing resources, including computers (from mainframe to personal), information-intensive applications, and data (files and databases). A key challenge in this environment is providing capabilities for combining this varied collection of resources into an integrated distributed system, allowing resources to be flexibly combined, and their activities coordinated, to address challenging new information processing requirements. In this paper, we describe the concept of distributed object management, and identify its role in the development of these open, interoperable systems. We identify the key aspects of system architectures supporting distributed object management, and describe specific elements of a distributed object management system being developed at GTE Laboratories. 1. Introduction Today, computer usage is expanding into all parts, and all functions, of lar..