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We investigate interaction networks that we derive from multivariate time series with methods frequently employed in diverse scientific fields such as biology, quantitative finance, physics, earth and climate sciences, and the neurosciences. Mimicking experimental situations, we generate time series with finite length and varying frequency content but from independent stochastic processes. Using the correlation coefficient and the maximum cross-correlation, we estimate interdependencies between these time series. With clustering coefficient and average shortest path length, we observe unweighted interaction networks, derived via thresholding the values of interdependence, to possess non-trivial topologies as compared to Erdös-Rényi networks, which would indicate small-world characteristics. These topologies reflect the mostly unavoidable finiteness of the data, which limits the reliability of typically used estimators of signal interdependence. We propose random networks that are tailored to the way interaction networks are derived from empirical data. Through an exemplary investigation of multichannel electroencephalographic recordings of epileptic seizures – known for their complex spatial and temporal dynamics – we show that such random networks help to distinguish network properties of interdependence structures related to seizure dynamics from those spuriously induced by the applied methods of analysis.
Der Erfolg eines Softwarenentwicklungsprojektes insbesondere eines Systemintegrationsprojektes wird mit der Erfüllung des „Teufelsdreiecks“, „In-Time“, „In-Budget“, „In-Quality“ gemessen. Hierzu ist die Kenntnis der Software- und Prozessqualität essenziell, um die Einhaltung der Qualitätskriterien festzustellen, aber auch, um eine Vorhersage hinsichtlich Termin- und Budgettreue zu treffen. Zu diesem Zweck wurde in der T-Systems Systems Integration ein System aus verschiedenen Key Performance Indikatoren entworfen und in der Organisation implementiert, das genau das leistet und die Kriterien für CMMI Level 3 erfüllt.