WWW.BOOK.DISLIB.INFO
FREE ELECTRONIC LIBRARY - Books, dissertations, abstract
 
<< HOME
CONTACTS



Pages:   || 2 |

«Statistische Daten Überblick Statistische Daten Datenanalyse Überblick Statistische Daten Datenanalyse Schätzung von Mehrtagesmitteltemperaturen ...»

-- [ Page 1 ] --

Stochastische Eigenschaften des

Abnehmerverhaltens

Prof. Dr. Werner Römisch

(H. Leövey, Dr. R. Mirkov, I. Wegner-Specht)

Institut für Mathematik

Humboldt-Universität Berlin

Überblick

Überblick

Statistische Daten

Überblick

Statistische Daten

Datenanalyse

Überblick

Statistische Daten

Datenanalyse

Schätzung von Mehrtagesmitteltemperaturen

Schätzung der Wahrscheinlichkeitsverteilungen

Überblick

Statistische Daten

Datenanalyse

Schätzung von Mehrtagesmitteltemperaturen Schätzung der Wahrscheinlichkeitsverteilungen Berechnung von Wahrscheinlichkeiten Überblick Statistische Daten Datenanalyse Schätzung von Mehrtagesmitteltemperaturen Schätzung der Wahrscheinlichkeitsverteilungen Berechnung von Wahrscheinlichkeiten Generierung von Szenarien Überblick Statistische Daten Datenanalyse Schätzung von Mehrtagesmitteltemperaturen Schätzung der Wahrscheinlichkeitsverteilungen Berechnung von Wahrscheinlichkeiten Generierung von Szenarien Szenarioreduktion Statistische Daten Statistische Daten Typischerweise liegen Messungen der Gasflussmengen der Abnehmer über einem Zeithorizont vor, Statistische Daten Typischerweise liegen Messungen der Gasflussmengen der Abnehmer über einem Zeithorizont vor, häufig erfolgen diese Messungen in einem Zeittakt pro Tag, Statistische Daten Typischerweise liegen Messungen der Gasflussmengen der Abnehmer über einem Zeithorizont vor, häufig erfolgen diese Messungen in einem Zeittakt pro Tag, wesentlich sind eine ausreichende Anzahl von Messungen und die Vollständigkeit der Daten, Statistische Daten Typischerweise liegen Messungen der Gasflussmengen der Abnehmer über einem Zeithorizont vor, häufig erfolgen diese Messungen in einem Zeittakt pro Tag, wesentlich sind eine ausreichende Anzahl von Messungen und die Vollständigkeit der Daten, letzteres hängt wesentlich vom Verwendungszweck ab (z.B. für dynamische oder stationäre Modellierung).

Datenanalyse Datenanalyse Dynamische Modellierung: Datenfilterung in saisonale und Tages-Kategorien, Datenanalyse Dynamische Modellierung: Datenfilterung in saisonale und Tages-Kategorien, Beispiel-Ziel: Schätzung von Tagesmittelwerten und von innertäglichen Verläufen in allen Kategorien.

Datenanalyse Dynamische Modellierung: Datenfilterung in saisonale und Tages-Kategorien, Beispiel-Ziel: Schätzung von Tagesmittelwerten und von innertäglichen Verläufen in allen Kategorien.

Stationäre Modellierung: Sicherung der Vergleichbarkeit von Daten, Rolle der Saisonalität wird von der Temperatur übernommen.

Datenanalyse Dynamische Modellierung: Datenfilterung in saisonale und Tages-Kategorien, Beispiel-Ziel: Schätzung von Tagesmittelwerten und von innertäglichen Verläufen in allen Kategorien.

Stationäre Modellierung: Sicherung der Vergleichbarkeit von Daten, Rolle der Saisonalität wird von der Temperatur übernommen.

Beispiel für stationäre Modellierung:

Datenanalyse Dynamische Modellierung: Datenfilterung in saisonale und Tages-Kategorien, Beispiel-Ziel: Schätzung von Tagesmittelwerten und von innertäglichen Verläufen in allen Kategorien.

Stationäre Modellierung: Sicherung der Vergleichbarkeit von Daten, Rolle der Saisonalität wird von der Temperatur übernommen.

Beispiel für stationäre Modellierung:

Verwendung des mittleren Gasflusses, Datenanalyse Dynamische Modellierung: Datenfilterung in saisonale und Tages-Kategorien, Beispiel-Ziel: Schätzung von Tagesmittelwerten und von innertäglichen Verläufen in allen Kategorien.

Stationäre Modellierung: Sicherung der Vergleichbarkeit von Daten, Rolle der Saisonalität wird von der Temperatur übernommen.

Beispiel für stationäre Modellierung:

Verwendung des mittleren Gasflusses, Bestimmung einer Referenztemperaturstation als Bezugspunkt im Netz, Datenanalyse Dynamische Modellierung: Datenfilterung in saisonale und Tages-Kategorien, Beispiel-Ziel: Schätzung von Tagesmittelwerten und von innertäglichen Verläufen in allen Kategorien.

Stationäre Modellierung: Sicherung der Vergleichbarkeit von Daten, Rolle der Saisonalität wird von der Temperatur übernommen.

Beispiel für stationäre Modellierung:

Verwendung des mittleren Gasflusses, Bestimmung einer Referenztemperaturstation als Bezugspunkt im Netz, Bestimmung von Temperaturklassen, Datenanalyse Dynamische Modellierung: Datenfilterung in saisonale und Tages-Kategorien, Beispiel-Ziel: Schätzung von Tagesmittelwerten und von innertäglichen Verläufen in allen Kategorien.

Stationäre Modellierung: Sicherung der Vergleichbarkeit von Daten, Rolle der Saisonalität wird von der Temperatur übernommen.

Beispiel für stationäre Modellierung:

Verwendung des mittleren Gasflusses, Bestimmung einer Referenztemperaturstation als Bezugspunkt im Netz, Bestimmung von Temperaturklassen, entsprechende Filterung der Abnehmerdaten.

Temperaturklassen Temperaturklassen Pro Exit-Knoten wird dann der mittlere Gasfluss für alle Referenztage gefiltert. Dies liefert die Datenbasis für die zum Referenzintervall gehörige Temperaturklasse.

Temperaturklassen Pro Exit-Knoten wird dann der mittlere Gasfluss für alle Referenztage gefiltert. Dies liefert die Datenbasis für die zum Referenzintervall gehörige Temperaturklasse.





Daten-Preprocessing zur Überprüfung der statistischen Belastbarkeit eines Exit-Knotens in allen Temperaturklassen.

Temperaturklassen Pro Exit-Knoten wird dann der mittlere Gasfluss für alle Referenztage gefiltert. Dies liefert die Datenbasis für die zum Referenzintervall gehörige Temperaturklasse.

Daten-Preprocessing zur Überprüfung der statistischen Belastbarkeit eines Exit-Knotens in allen Temperaturklassen.

Schätzung von Mehrtagesmitteltemperaturen Schätzung von Mehrtagesmitteltemperaturen Um die temperaturabhängigen Gasfluss an Exits besser schätzen zu können, wird eine Mehrtagesmitteltemperatur verwendet.

Schätzung von Mehrtagesmitteltemperaturen Um die temperaturabhängigen Gasfluss an Exits besser schätzen zu können, wird eine Mehrtagesmitteltemperatur verwendet.

Häufig verwendetes Viertagesmittel:

¯d = t (8td + 4td−1 + 2td−2 + td−3 ) Hierbei ist td die Tagesmitteltemperatur am Tag d.

Schätzung von Mehrtagesmitteltemperaturen Um die temperaturabhängigen Gasfluss an Exits besser schätzen zu können, wird eine Mehrtagesmitteltemperatur verwendet.

Häufig verwendetes Viertagesmittel:

¯d = t (8td + 4td−1 + 2td−2 + td−3 ) Hierbei ist td die Tagesmitteltemperatur am Tag d.

Unter Nutzung der statistischen Exit-Daten kann man geeignetere Parameter ωi, i = 0, 1, 2, 3, schätzen, so dass mit ¯d = t ωi td−i i=0 der Gasfluss bestmöglich an die Daten angepaßt wird.

Schätzung von Mehrtagesmitteltemperaturen 2 Schätzung von Mehrtagesmitteltemperaturen 2 Die Daten des mittleren Gasflusses werden der Tagesmitteltemperatur tmin ≤ t ≤ tmax und einem Exit i zugeordnet, Dti ist die Anzahl der Daten Xti,j.

Schätzung von Mehrtagesmitteltemperaturen 2 Die Daten des mittleren Gasflusses werden der Tagesmitteltemperatur tmin ≤ t ≤ tmax und einem Exit i zugeordnet, Dti ist die Anzahl der Daten Xti,j.

Wir betrachten Daten für eine Gruppe G von Exits.

Schätzung von Mehrtagesmitteltemperaturen 2 Die Daten des mittleren Gasflusses werden der Tagesmitteltemperatur tmin ≤ t ≤ tmax und einem Exit i zugeordnet, Dti ist die Anzahl der Daten Xti,j.

Wir betrachten Daten für eine Gruppe G von Exits.

Restringiertes nichtlineares Regressionsproblem:

Dti tmax (f (α, β, γ, δ, t, Xti ) − Xti,j )2 min (α,β,γ,δ) i∈G t=tmin j=1

–  –  –

wobei Ω = {ω : ωi ≥ 0, 4 ωi = 1} und Xdi mittlere i=1 Gasflüsse am Tag d und Exit i sind.

Klassen von Wahrscheinlichkeitsverteilungen Klassen von Wahrscheinlichkeitsverteilungen

a) Multivariate Normalverteilung alle Exit-Knoten, die Normalverteilungstest bestehen und signifikante Korrelationen zu anderen Knoten aufweisen Klassen von Wahrscheinlichkeitsverteilungen

a) Multivariate Normalverteilung alle Exit-Knoten, die Normalverteilungstest bestehen und signifikante Korrelationen zu anderen Knoten aufweisen

–  –  –

0.2 Klassen von Wahrscheinlichkeitsverteilungen

a) Multivariate Normalverteilung alle Exit-Knoten, die Normalverteilungstest bestehen und signifikante Korrelationen zu anderen Knoten aufweisen

–  –  –

alle übrigen Knoten, modelliert als Mischung aus Nullpunkt- und Normalverteilung.

Klassen von Wahrscheinlichkeitsverteilungen

a) Multivariate Normalverteilung alle Exit-Knoten, die Normalverteilungstest bestehen und signifikante Korrelationen zu anderen Knoten aufweisen

–  –  –

alle übrigen Knoten, modelliert als Mischung aus Nullpunkt- und Normalverteilung.

Von Knoten aus b) oder c) wird zu beliebigen anderen Knoten Unabhängigkeit angenommen.

Univariate Verteilungen Univariate Verteilungen Univariate Modellierung erfolgt für stark streuende, diskrete bzw. teildiskrete Datensätze.

Univariate Verteilungen Univariate Modellierung erfolgt für stark streuende, diskrete bzw. teildiskrete Datensätze.

Verwendung verschobener Verteilungen auf Grund der zeitweiligen Nullausspeisung an Exits.

Univariate Verteilungen Univariate Modellierung erfolgt für stark streuende, diskrete bzw. teildiskrete Datensätze.

Verwendung verschobener Verteilungen auf Grund der zeitweiligen Nullausspeisung an Exits.

Normalverteilung bzw. verschobene Normalverteilung bei

moderater Streuung:

HNord Punkt 1603 Temperaturklasse 6°C,8°C

–  –  –

Gleichverteilung bzw. verschobene Gleichverteilung bei starker gleichmäßiger Streuung.

Univariate Verteilungen: Beispiele Multivariate Verteilungen Multivariate Verteilungen Multivariate Verteilungen dienen zur Beschreibung der Abhängigkeitsstruktur (Korrelationsstruktur) für geeignete Teilmengen von Exits, Multivariate Verteilungen Multivariate Verteilungen dienen zur Beschreibung der Abhängigkeitsstruktur (Korrelationsstruktur) für geeignete Teilmengen von Exits, Sie ermöglichen eine genauere Beschreibung der Exit-Stochastik und damit eine (deutliche) Verbesserung bei der Generierung von Szenarien und bei der Kapazitätsberechnung.

Multivariate Verteilungen Multivariate Verteilungen dienen zur Beschreibung der Abhängigkeitsstruktur (Korrelationsstruktur) für geeignete Teilmengen von Exits, Sie ermöglichen eine genauere Beschreibung der Exit-Stochastik und damit eine (deutliche) Verbesserung bei der Generierung von Szenarien und bei der Kapazitätsberechnung.

Positiv- und negativ-korrelierte multivariate

Normalverteilung:

Warum multivariate Verteilungen?

Warum multivariate Verteilungen?

Quantile der Randverteilungen liefern zu kleine Wahrscheinlichkeiten.

Warum multivariate Verteilungen?

Quantile der Randverteilungen liefern zu kleine Wahrscheinlichkeiten.

Warum multivariate Verteilungen?

Quantile der Randverteilungen liefern zu kleine Wahrscheinlichkeiten.

Warum multivariate Verteilungen?

Quantile der Randverteilungen liefern zu kleine Wahrscheinlichkeiten.

Warum multivariate Verteilungen?

Quantile der Randverteilungen liefern zu kleine Wahrscheinlichkeiten.

Warum multivariate Verteilungen?

Quantile der Randverteilungen liefern zu kleine Wahrscheinlichkeiten.

Generierung von Szenarien Generierung von Szenarien Verwendung von Monte-Carlo Simulationsmethoden, Generierung von Szenarien Verwendung von Monte-Carlo Simulationsmethoden, Für einen d -dimensionalen Zufallsvektor, der allen Exits des Netzes entspricht, werden N mögliche Realisierungen mit den Wahrscheinlichkeiten N simuliert, Generierung von Szenarien Verwendung von Monte-Carlo Simulationsmethoden, Für einen d -dimensionalen Zufallsvektor, der allen Exits des Netzes entspricht, werden N mögliche Realisierungen mit den Wahrscheinlichkeiten N simuliert,

Schritte:



Pages:   || 2 |


Similar works:

«ELaN Discussion Paper Themenbereich Teilprojekte Verfügungsrechte u. Sozioökonomische Transaktionen & Steuerung Governance-Strategien u. Regionalplanung TP 09 & 11 Benjamin Nölting Katrin Daedlow Einblick in die Akteurslandschaft zum Wasserund Landmanagement in Brandenburg und Berlin Am Beispiel der Stoffströme „geklärtes Abwasser“ und „Magnesium-Ammonium-Phosphat-Dünger“ September 2012 ISBN 978-3-943679-03-8 (pdf) Erschienene ELaN Discussion Paper Die ELaN Discussion Paper werden...»

«Lehrerberuf zwischen Mythos und Ethos. Warum haben Gesellschaft und Lehrerinnen und Lehrer ein Problem miteinander? Vortrag von Dr. Ludwig Eckinger, VBE-Bundesvorsitzender am Montag, dem 28. Februar 2005 bei der didacta in Stuttgart, Halle 14, 14.0214 „Festgemauert in der Erden steht die Form, aus Lehm gebrannt.“ Von wem diese Verse stammen, sollte in diesem Jahr kein Geheimnis mehr sein. Es ist der Anfang von Friedrich Schillers Lied von der Glocke. Schiller, der sich wie kaum ein anderer...»

«Bewegen im Zwischenraum Bewegen im Zwischenraum herausgegeben von Uwe Wirth, unter Mitarbeit von Julia Paganini Band 3 der Reihe Wege der Kulturforschung herausgegeben von Uwe Wirth und Veronika Sellier im Auftrag des Migros-Kulturprozent Mit Beiträgen von Tina Bawden, Michael Bies, Natalie Binczek, Kai Bremer, Jörg Dünne, Ottmar Ette, Hannes Fricke, Alexander Friedrich, Michael Gamper, Thomas Gloning, Alexander Honold, Linda Karlsson Hammarfelt, Bernhard Kleeberg, Markus Krajewski, Claudia...»

«DRONE RECORDS FULL STOCK LIST JANUARY 5, 2012 A-Z (ETRE) A Post-Fordist Parade in the Strike of Events (CD, 2006, Baskaru karu:6, €13) (FALLEN) BLACK DEER Requiem (CD-EP, 2008, Latitudes GMT 0:15, €10.5) *AR (RICHARD SKELTON & AUTUMN RICHARDSON) Wolf Notes (LP, 2011, Type Records TYPE093V, €16.5) 1000SCHOEN Amish Glamour (Music for the Sixth Sense) (CD-R, 2008, Lucioleditions llns one, €9) Moune (CD, 2010, Nitkie patch four, €13) Yoshiwara (do-CD, 2011, Nitkie label patch seven,...»

«Aycan Çelikaksoy, Lena Nekby & Saman Rashid Assortative mating by ethnic background and education among individuals with an immigrant background in Sweden1 Assortative Mating nach ethnischen und Bildungsgesichtspunkten bei Individuen mit Migrationshintergrund in Schweden Abstract: Zusammenfassung: This paper analyzes the determinants of assortaIn diesem Beitrag werden die Determinanten des tive mating by ethnicity and education for indinach ethnischen und Bildungsgesichtspunkten ausviduals...»

«Mechthild Rumpf Geschlechterverhältnisse und Ethos fürsorglicher (Pflege-)Praxis im Wandel. Literaturstudie und Problemskizzen zu häuslicher Pflege (Langfassung) artec-paper Nr. 144 Oktober 2007 ISSN 1613-4907 artec Forschungszentrum Nachhaltigkeit Enrique-Schmidt-Str. 7 Postfach 330 440 28334 Bremen http://www.artec.uni-bremen.de Die hier vorliegende Literaturstudie und Problemskizze von Mechthild Rumpf ist im Zusammenhang des Projekts Die Bedeutung neuer Geschlechterverhältnisse für die...»

«FORUM: QUALITATIVE Volume 13, No. 1, Art. 29 SOZIALFORSCHUNG Januar 2012 SOCIAL RESEARCH Vergeschlechtlichte Kategorisierungen im Umgang mit institutionellen Handlungsherausforderungen am Beispiel von Gesprächen in Jobcentern Ute Karl Keywords: Zusammenfassung: Im Folgenden soll mithilfe der Konversationsanalyse und der membership Gender; categorization analysis untersucht werden, wie vergeschlechtlichte Kategorisierungen zur Geschlechterkommunikativen Bearbeitung institutioneller...»

«11. Riesa Dancesport Festival 2007 Weltmeisterschaften / Cups World Championships Alle angegebenen Zeiten unter Vorbehalt All given times are estimated and according to enrollments subject to change 09.08.2007 General Information Die IDO Showund Steptanz Weltmeisterschaften sind die einzig “offiziell” anerkannten Tanzsport-Weltmeisterschaften in diesen Disziplinen. Denn die IDO ist assoziiertes Mitglied im WDC (World Dance Council) und dem IDSF (International Dancesport Federation). Durch...»

«EUROPAISCHES PARLAMENT DIREKTION PLANUNG DER PARLAMENTARISCHEN ARBEIT TÄ T I G K E I T E N 10/A-2002 Generaldirektion Präs identschaft DE DE ERKLÄRUNGEN DER ABKÜRZUNGEN Fraktionen Fraktion der Europäischen Volkspartei (Christdemokraten) und der PPE-DE europäischen Demokraten Fraktion der Sozialdemokratischen Partei Europas PSE Fraktion der Liberalen und Demokratischen Partei Europas ELDR Fraktion der Grünen/Freie Europäische Allianz Verts/ALE Konföderale Fraktion der Vereinigten...»

«NIETZSCHE-TÁR Szemelvények a magyar Nietzsche-irodalomból 1956-ig VÁLOGATTA ÉS SZERKESZTETTE: KŐSZEGI LAJOS TÁRSSZERKESZTŐ: KUNSZT GYÖRGY és LACZKÓ SÁNDOR TARTALOM HALASY NAGY JÓZSEF Életrajzi adatok Nietzsche-láz Bevezetés Nietzsche korábbi magyar ADY ENDRE fogadtatásának értéke Nietzsche és Zarathustra Írta: Kunszt György IGNOTUS SCHMITT JENŐ HENRIK Zarathustra magyarul Friedrich Nietzsche két világkorszak küszöbén (Értelmezési kísérlet egy új világnézet...»





 
<<  HOME   |    CONTACTS
2016 www.book.dislib.info - Free e-library - Books, dissertations, abstract

Materials of this site are available for review, all rights belong to their respective owners.
If you do not agree with the fact that your material is placed on this site, please, email us, we will within 1-2 business days delete him.