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A method is given which predicts a value for time window W(i).

Posteriori, the quality of the predicted value in the past can be checked against the realized value. A prediction error E(i) and an accuracy measure A(i) can be computed for each window W(i) of the past. We assume that A(i) can be considered as an observation of a random variable X with normal distribution (parameters: expected value „mu“ and square root of its variance „sigma“).

Scenario: The error of prediction value for day n should be tested based on an one-tailed test.

A rough approach to detect that re-training of the prediction model is indicated as follows: The parameters mu and sigma of the assumed normal distribution are estimated by the observations A(1), … A(n-1) of days 1,… n-1

Then the new observation gives the new accuracy A(n) which is checked against the null hypothesis that this value is a realization of the same random variable with identical distribution. If the new value A(n) is too extreme (means that the value drops beneath a specific treshold) the null hypothesis is rejected. This triggers the conclusion that the trained model needs to be updated and a new training cycle is needed.

This algorithm is explained by the following small example (n=6).

Day Accuracy A(i)
previous day W(1) 0,8
previous day W(2) 0,75
previous day W(3) 0,6
previous day W(4) 0,65
previous day W(5) 0,75

 

 

Parameter estimation of normal distribution of X:

mu 0,71
sigma 0,0822

 

 

 

 

Fig: Estimated distribution of X based on the values and assumptions made above.

 

An acceptance level alpha 0.2 for a one-sided test (left-hand side) would result in a threshold value of

P = 0,641.

That means that error values higher than P= 0,641  would indicate to reject the null hypothesis. If we improve our approach by substituting the estimation of sigma by using the Student’s t-distribution with 4 degrees of freedom the derived threshold t-value for a one-tailed test becomes

P = 0,675 .

If the test method is applied to drift detection in a speed layer the moving time frame leads to recomputed values of mu and sigma for each day. Especially in cases in which a slowly creeping drift occurs it may be considered to introduce a parameter beta which scales the inertness of moving average to achieve a more stable approach:

mu (i) = beta*mu(new) +  (1-beta)*mu(i-1)

sigma (i) = beta* sigma (new) +  (1-beta)* sigma (i-1)

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In Zusammenarbeit mit der IT-Abteilung des Zollkriminalamtes (Köln-Dellbrück) wird folgendes Projekt angeboten

Entwicklung eines Vorgehensmodells (inklusive Kriterienkatalog) für die Auswahl von Standardsoftware zum IT‑Architekturmanagement

Je nach Studiengang kann dies Projekt als IT-Management-Projekt, WI-Projekt oder Informatikprojekt gewählt werden.

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Ein kleines Handelsunternehmen im Rheinland sucht Studierende, die es bei der ERP/CRM-Systemauswahl in Rahmen eines Praxissemesters, Nebenjobs oder einer Abschlussarbeit unterstützen.

Bei Interesse stelle ich Kontakt her.

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Abschlussarbeiten / Praktika beim Zollkriminalamt (Köln):

a) Potentiale und Einführungsleitfaden für IT‑Architekturmanagement

b) Auswahl eines Software‑Werkzeugs für das IT‑Architekturmanagement

Die Abschlussarbeiten können mit einem 6-monatigen Praktikum oder auch mit der Einstellung als studentische Hilfskraft  (dann auch über einen längeren Zeitraum) kombiniert werden. Vorwissen zum IT‑Architekturmanagement sind hilfreich, aber nicht Voraussetzung. Eine gute Einführung in den Themenbereich liefert zB das Buch „Strategisches Management der IT‑Landschaft: Ein praktischer Leitfaden für das Enterprise Architecture Management“ von Inge Hanschke, das als elektronische Ressource an der Hochschulbibliothek verfügbar ist. Für Interessenten stelle ich gerne Kontakt her.

Hinweis: im Umfeld von hoheitlichen, sicherheitsempfindlichen Tätigkeiten erfolgt üblicherweise vor Einstellung eine Sicherheitsüberprüfung.

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Betrifft Klausureinsicht Betr. Anwendungssysteme I (Klausurtermin Juli 2019): Montag, 2. September 10:30 Uhr Raum 2229.
Die Klausureinsichtnahme an einem abweichenden Tag ist nicht möglich.  Wer zum Einsichtstermin verhindert ist, kann eine andere Person mittels einer schriftlichen Autorisierung zur Einsichtnahme beauftragen. Nach dem Einsichtstermin werden die Klausuren archiviert.

Betrifft Wechsler von PO2 zu PO3, die die BA1-Klausur (5 ECTS) nach der alten PO bestanden haben und noch die fehlenden 5 ECTS für die neue PO erwerben müssen.
Die Übergangsklausur für die PO-Wechsler von PO2 nach PO3 für die fehlenden 5 ECTS wird letztmalig im September 2019 angeboten. Wer die für den PO-Wechsel fehlenden 5 ECTS zu einem späteren Zeitpunkt erwerben will, muss die reguläre Klausur (10 ECTS) mitschreiben. Die Anmeldung für die Übergangsklausur im September 2019 erfolgt nach dem bekannten Verfahren (man siehe: https://blogs.gm.fh-koeln.de/westenberger/2018/01/23/anrechenbarkeit-ba1-klausur-von-po2-fuer-po3-2/ )