En el ámbito de la normalización de ratios conforme a la norma ISO 50006, el análisis de regresión se utiliza en el contexto de la gestión energética para demostrar la eficacia de las medidas de optimización. Primero se determinan los factores que interfieren y su influencia, y luego se eliminan en la evaluación. Por ejemplo, al comparar la carga de calefacción tras optimizar el sistema de calefacción, se puede determinar la influencia de un invierno frío o cálido y eliminarla así en la evaluación. En el ámbito de la optimización de procesos, el análisis de regresión puede servir de sensor virtual, por ejemplo al registrar datos de calidad.
El análisis de correlación permite encontrar dependencias y, a continuación, crear modelos de regresión. ResMa® Análisis de Regresión es un módulo que le ayuda a evaluar una representación tras una medida de optimización en el sector energético. El modelo de regresión se creó sobre la base de un periodo de referencia previo a la optimización. A continuación, podrá realizar un análisis de regresión para el periodo de evaluación tras la optimización. La comparación de los valores medidos y los calculados a partir del modelo muestra el efecto de la medida de optimización.
Los análisis de regresión son modelos estadísticos para investigar el tipo de relación entre una variable objetivo y una o varias variables de influencia. A partir de un análisis de regresión, pueden hacerse previsiones, es decir, predicciones, de la variable objetivo.
Cumplimiento de la normalización de los ratios de acuerdo con la norma ISO 50006.
Utilización de análisis de correlación para encontrar dependencias en los datos
Creación de modelos de regresión basados en las conclusiones sobre las dependencias
El análisis de correlación es un método estadístico que proporciona información sobre el tipo y la fuerza de la relación entre variables.
La matriz de correlaciones muestra si la correlación entre dos puntos de medición en el periodo de evaluación es positiva o negativa y la intensidad de la correlación. La matriz de correlación utiliza una indicación de color para positivo / negativo, así como una ponderación de color con respecto a la fuerza de la correlación. Los coeficientes de correlación también se muestran en los mosaicos correspondientes.
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