This paper presents relevant inform

This paper presents relevant information to understand and apply
linear regression analysis for application on the residential sector with focus on whole-building
energy consumption in single-family homes. The energy signatures and conditional demand analysis
are also discussed for better understanding of the use of practical applications of regression
analysis for residential energy consumption prediction. The literature review of papers dealing
specifically with residential energy consumption using regression analysis supports the feasibility
of this statistical approach for model development. The basics of simple and multiple linear
regression analysis were applied to data from the TxAIRE Research and Demonstration House #1, as a
case study, to illustrate an example of results from regression analysis. As illustrated from the
results of the case study, as the time interval of the observed data increases, the quality of the
models improves. This is explained by the fact that for longer time periods, the discrepancies
among individual effects in shorter time periods are averaged over longer time periods. The
solar radiation as a second predictor variable shows improvement of the coefficient of
determination, but deteriorates the root mean square error, which justifies the importance of using
both parameters to assess the quality of the model based on the developer's criteria. Since HVAC
systems accounts for a large portion of the total energy consumption of buildings, and because the
performance of HVAC systems can be modeled as a second order polynomial, a quadratic regression
model can offer better results for shorter time intervals such as an hour. This is not necessarily
true for longer time periods such as a day because the quadratic trend of the HVAC system
is lost.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เอกสารนี้แสดงข้อมูลที่เกี่ยวข้องให้เข้าใจ และนำไปใช้วิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นสำหรับโปรแกรมประยุกต์ในภาคอยู่อาศัยโดยเน้นทั้งอาคาร การใช้พลังงานในบ้าน single-family ลายเซ็นพลังงานและวิเคราะห์ความต้องการตามเงื่อนไข นอกจากนี้ยังได้กล่าวถึงการเข้าใจการใช้ปฏิบัติงานถดถอย การวิเคราะห์การพยากรณ์ปริมาณการใช้พลังงานที่อยู่อาศัย การทบทวนวรรณกรรมของการจัดการเอกสาร specifically มีการใช้พลังงานที่อยู่อาศัยโดยใช้การวิเคราะห์การถดถอยสนับสนุนความเป็นไปได้ที่ นี้วิธีทางสถิติสำหรับการพัฒนาแบบจำลอง พื้นฐานง่ายและหลายเชิง วิเคราะห์การถดถอยที่ใช้ข้อมูลจาก TxAIRE วิจัยและสาธิตบ้าน #1 เป็นการ กรณีศึกษา การแสดงตัวอย่างของผลลัพธ์จากการวิเคราะห์การถดถอย ตามจากการ เพิ่มผลของกรณีศึกษา เป็นช่วงเวลาของข้อมูลที่สังเกต คุณภาพของการ รุ่นปรับปรุง นี้จะอธิบายความจริงที่ว่าในอีกช่วง ขัดแย้ง ระหว่างผลในเวลาสั้นลงแต่ละ รอบระยะเวลาจะ averaged ผ่านเวลานาน ที่ รังสีแสงอาทิตย์เป็นตัวแปร predictor สองแสดงปรับปรุง coefficient ของ กำหนด แต่ deteriorates ข้อผิดพลาดรากค่าเฉลี่ยกำลังสอง justifies ที่สำคัญของการใช้ ทั้งสองพารามิเตอร์เพื่อประเมินคุณภาพของรูปแบบตามเงื่อนไขของผู้พัฒนา ตั้งแต่ HVAC ระบบบัญชีสำหรับส่วนใหญ่ของการใช้พลังงานรวมของอาคาร และเนื่องจากการ ประสิทธิภาพของระบบปรับอากาศที่สามารถจำลองเป็นสองใบ พหุนามกำลังสองการถดถอย รุ่นสามารถให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นในช่วงเวลาสั้นเช่นหนึ่งชั่วโมง ไม่จำเป็นต้อง จริงสำหรับรอบระยะเวลานานเช่นวันเนื่องจากแนวโน้มกำลังสองของระบบปรับอากาศหายไป

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทความนี้นำเสนอข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพื่อทำความเข้าใจและนำไปใช้การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นสำหรับการใช้งานในภาคที่อยู่อาศัยที่มีความสำคัญทั้งในการสร้างการใช้พลังงานในบ้านครอบครัวเดี่ยว ลายเซ็นพลังงานและการวิเคราะห์ความต้องการเงื่อนไขที่จะกล่าวถึงยังมีความเข้าใจที่ดีของการใช้งานจริงของการถดถอยการวิเคราะห์การใช้พลังงานที่อยู่อาศัยการคาดการณ์ การทบทวนวรรณกรรมของเอกสารที่เกี่ยวข้องระบุไว้เองโดยที่มีการใช้พลังงานที่อยู่อาศัยโดยใช้การวิเคราะห์การถดถอยสนับสนุนความเป็นไปได้ของวิธีการทางสถิตินี้ได้พัฒนารูปแบบ พื้นฐานของการที่เรียบง่ายและหลายเชิงเส้นการวิเคราะห์การถดถอยถูกนำไปใช้กับข้อมูลจาก TxAIRE วิจัยและสาธิตการบ้าน # 1 เป็นกรณีศึกษาเพื่อแสดงให้เห็นตัวอย่างของผลที่ได้จากการวิเคราะห์การถดถอย ที่แสดงจากผลการศึกษากรณีที่เป็นช่วงเวลาของการเพิ่มข้อมูลที่สังเกตคุณภาพของรุ่นช่วยเพิ่ม นี่คือคำอธิบายความจริงที่ว่าสำหรับช่วงเวลาอีกต่อไปความแตกต่างในหมู่ผลกระทบในแต่ละช่วงเวลาที่สั้นกว่าจะมีค่าเฉลี่ยในช่วงเวลาเวลานาน รังสีดวงอาทิตย์เป็นตัวแปรทำนายที่สองแสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงสาย COEF เพียงพอของความมุ่งมั่นแต่เสื่อมรากหมายถึงข้อผิดพลาดของตารางซึ่ง Justi สาย ES สำคัญของการใช้พารามิเตอร์ทั้งในการประเมินคุณภาพของรูปแบบขึ้นอยู่กับเกณฑ์ของนักพัฒนาที่ ตั้งแต่ HVAC ระบบบัญชีสำหรับส่วนใหญ่ของการใช้พลังงานทั้งหมดของอาคารและเพราะประสิทธิภาพการทำงานของระบบ HVAC สามารถจำลองเป็นพหุนามคำสั่งที่สองถดถอยกำลังสองรุ่นสามารถให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าสำหรับช่วงเวลาที่สั้นกว่าเช่นชั่วโมง นี้ไม่จำเป็นต้องเป็นจริงสำหรับช่วงเวลาอีกต่อไปเช่นวันเพราะแนวโน้มกำลังสองของระบบ HVAC จะหายไป

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทความนี้นำเสนอข้อมูลที่เกี่ยวข้องให้เข้าใจและใช้
การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นเพื่อใช้ในบ้านพักอาศัย โดยมุ่งเน้นการใช้พลังงานอาคาร
ทั้งในบ้านครอบครัวเดียว . พลังงานความต้องการ
ลายเซ็นและการวิเคราะห์เงื่อนไขยังกล่าวถึงเพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้นของการใช้การใช้งานในทางปฏิบัติของการถดถอย
การวิเคราะห์การทำนายการใช้พลังงานที่อยู่อาศัย การทบทวนวรรณกรรมเอกสารการจัดการ
กาจึงคอลลี่ ด้วยการใช้พลังงานที่อยู่อาศัยโดยใช้การวิเคราะห์การถดถอยสนับสนุนความเป็นไปได้
นี้วิธีการเชิงสถิติเพื่อการพัฒนาแบบ พื้นฐานของอย่างง่าย และการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้น
หลาย จะใช้ข้อมูลจาก txaire วิจัยและสาธิตบ้าน#เป็น
1กรณีศึกษาเพื่อแสดงให้เห็นถึงตัวอย่างของผลลัพธ์จากการวิเคราะห์สมการถดถอย เป็นภาพประกอบจาก
ผลกรณีศึกษา เช่น ช่วงเวลาของข้อมูลและเพิ่ม คุณภาพของ
รุ่นปรับปรุง นี้จะอธิบายความจริงที่ว่าสำหรับรอบระยะเวลาที่ยาว ความขัดแย้งระหว่างบุคคลในลักษณะ
ระยะเวลาเฉลี่ยมากกว่ามีเวลาช่วง
การแผ่รังสีเมื่อตัวแปรทำนายที่สองแสดงการปรับปรุงของ coef จึง cient ของ
ความมุ่งมั่น แต่เสื่อม Root Mean Square Error ซึ่ง justi จึงและความสำคัญของการใช้
ทั้งสองพารามิเตอร์เพื่อประเมินคุณภาพของรูปแบบขึ้นอยู่กับเกณฑ์ของนักพัฒนา เนื่องจากระบบ HVAC
บัญชีสำหรับส่วนใหญ่ของการบริโภคพลังงานทั้งหมดของอาคาร และเนื่องจาก
ประสิทธิภาพของระบบ HVAC ได้แบบสั่งแบบที่สอง การถดถอยแบบกำลังสองสามารถให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าสำหรับ
สั้นกว่าช่วงเวลา เช่น ชั่วโมง นี้ไม่จำเป็น
จริงนานขึ้น เช่น วัน เพราะแนวโน้มปรับตัวของระบบ HVAC

หายไป