The potential secondary energy driv

The potential secondary energy drivers include both physical and operational aspects of hotel buildings. They were determined based on past studies and results of interviews with hotel engineers. Some of these variables are building capacity (GFA, number of rooms, etc.), age, years after last major retrofit, allocation of floor area (percentages of retail area, for example), presence or absence of building management system, yearly occupancy rate and number of workers on main shift. From a total of 21 variables, the stepwise linear regression selected three to enter the regression model: worker density (number of workers on main shift per 1000 m2 of GFA), number of years after the last major retrofit and star rating (dummy variable, 1 for 3-star hotels, and 0 for high-class 4- and 5-star hotels). Though statistically significant, ‘‘number of years after the last major retrofit’’ was not chosen to enter the final model, since retrofitting decisions are at the discretion of building owners. There is no reason to compensate an underperforming building just because it has not done any retrofitting work for many years. Nor is there any ground to penalize a newly retrofitted and well performing building in the benchmark. The final model, with an R2 of 0.73, can be written as follows:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โปรแกรมควบคุมพลังงานที่รองอาจเกิดขึ้นรวมทั้งทางกายภาพ และการดำเนินงานด้านของอาคารโรงแรม พวกเขาถูกกำหนดตามการศึกษาที่ผ่านมาและผลการสัมภาษณ์วิศวกรโรงแรม ของตัวแปรเหล่านี้จะสร้างกำลังการผลิต (GFA จำนวนห้อง ฯลฯ), อายุ ปีหลัง retrofit ใหญ่ครั้งสุดท้าย การปันส่วนของ floor พื้นที่ (เปอร์เซ็นต์ของพื้นที่ค้าปลีก ตัวอย่าง), มี หรือไม่มีการสร้างระบบบริหาร ประจำปีอัตราการเข้าพัก และจำนวนผู้ปฏิบัติงานในกะหลัก มีทั้งหมด 21 ตัวแปร การถดถอยเชิงเส้นยังคงเลือกสามเพื่อป้อนแบบจำลองถดถอย: ความหนาแน่นของผู้ปฏิบัติงาน (จำนวนของคนงานในกะหลักต่อ 1000 m2 ของ GFA) จำนวนปีหลังจากที่สุดท้ายที่สำคัญ retrofit และดาว (ตัวแปรดัมมี่ 1 ดาว และ 0 สำหรับหรู 4 - และโรงแรม 5 ดาว) แม้ว่า ทางสถิติงมาก, ''จำนวนปีหลังจาก retrofit สำคัญล่าสุด '' ไม่เลือกให้ป้อนแบบพิจารณา การตัดสินใจ retrofitting เป็นดุลยพินิจของเจ้าของอาคาร มีเหตุผลเพื่อชดเชยการ underperforming อาคารเพียง เพราะมันไม่ได้ทำงาน retrofitting หลายปี ไม่เป็นมีการลงโทษ retrofitted ใหม่และดำเนินการสร้างในมาตรฐานดี การพิจารณารูปแบบที่ มีการ R2 0.73 เขียนได้ดังนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ไดรเวอร์ที่มีศักยภาพพลังงานรองรวมทั้งลักษณะทางกายภาพและการดำเนินงานของอาคารโรงแรม พวกเขาได้รับการพิจารณาจากการศึกษาที่ผ่านมาและผลของการสัมภาษณ์กับวิศวกรโรงแรม บางส่วนของตัวแปรเหล่านี้จะสร้างขีดความสามารถ (GFA จำนวนห้องพัก ฯลฯ ) อายุปีหลังจากใหญ่ครั้งสุดท้าย Fi ย้อนยุค T, การจัดสรรพื้นที่ oor ลอริด้า (ร้อยละของพื้นที่ค้าปลีกเป็นต้น) มีหรือไม่มีการสร้างระบบการบริหารจัดการอัตราการเข้าพักเป็นประจำทุกปี อัตราและจำนวนคนงานกะหลัก จากทั้งหมด 21 ตัวแปรที่ถดถอยเชิงเส้นแบบขั้นตอนเลือกสามที่จะเข้าสู่รูปแบบการถดถอย: ความหนาแน่นของผู้ปฏิบัติงาน (จำนวนคนงานกะหลักต่อ 1000 m2 ของ GFA) จำนวนปีหลังจากที่ผ่านมาที่สำคัญย้อนยุค Fi T และดาวคะแนน (ตัวแปรหุ่น 1 โรงแรมระดับ 3 ดาวและ 0 สำหรับชั้นสูง 4- และโรงแรมระดับ 5 ดาว) แม้ว่าลาดเทมีนัยสำคัญทางสถิติ fi, '' จำนวนปีหลังจากที่ผ่านมาที่สำคัญ Fi ย้อนยุค T '' ก็ไม่ได้เลือกที่จะใส่รุ่น NAL Fi เนื่องจากการตัดสินใจระบบ Fi ย้อนยุคขึ้นอยู่กับดุลยพินิจของเจ้าของอาคาร ไม่มีเหตุผลที่จะชดเชยอาคารมีประสิทธิภาพต่ำเพียงเพราะมันยังไม่ได้ทำผลงาน Fi ระบบใด ๆ ย้อนยุคมานานหลายปี และไม่มีพื้นดินใด ๆ ที่จะลงโทษ Fi ย้อนยุคใหม่ tted และอาคารเดียวกับการแสดงในเกณฑ์มาตรฐาน รุ่น Fi NAL กับ R2 0.73, สามารถเขียนได้ดังนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ศักยภาพพลังงานทุติยภูมิไดรเวอร์มีลักษณะทั้งทางร่างกาย และการดำเนินงานของอาคารโรงแรม พวกเขาได้รับการพิจารณาตามการศึกษาที่ผ่านมาและผลของการสัมภาษณ์กับวิศวกรโรงแรม บางส่วนของตัวแปรเหล่านี้จะสร้างความสามารถ ( GFA จำนวนห้องพัก , ฯลฯ ) , อายุ , ปีสุดท้ายสาขาย้อนยุค จึงไม่flเกี่ยวกับ การจัดสรรพื้นที่ ( เปอร์เซ็นต์ของพื้นที่ค้าปลีก ตัวอย่างเช่น ) , การแสดงหรือการขาดระบบการบริหารจัดการอาคาร , อัตราการเข้าพักต่อปีและจำนวนแรงงานในการเปลี่ยนหลัก จากทั้งหมด 21 ตัวแปร , การถดถอยเชิงเส้นแบบที่ 3 ใส่ตัวแบบการถดถอย : ความหนาแน่นของคนงาน ( จำนวนแรงงานในการเปลี่ยนหลักต่อ 1 , 000 ตารางเมตรของ GFA ) , จำนวนของปีสุดท้ายหลักย้อนยุคจึง T และระดับโรงแรม ( ตัวแปรหุ่น 1 สำหรับโรงแรมระดับ 3 ดาว และสูง 4 - 0 และ โรงแรม 5 ดาว ) แม้ว่าสถิติ signi จึงไม่สามารถ " "number ปีหลังจากล่าสุดสาขาย้อนยุค T " " จึงไม่เลือกที่จะป้อนจึงนาล โมเดล ตั้งแต่ย้อนยุคจึงตัดการตัดสินใจจะขึ้นอยู่กับดุลยพินิจของเจ้าของอาคาร ไม่มีเหตุผลที่จะชดเชยการ underperforming อาคารเพียงเพราะมันไม่ได้ทำย้อนยุค จึงนั่งทำงานมาหลายปี หรือมีพื้นดินเพื่อลงโทษย้อนยุคใหม่จึง tted และการแสดงสร้างมาตรฐาน . จึง นาล โมเดล กับ R2 ของ 0.73 , สามารถเขียนได้ดังนี้