Entwicklung eines Schätzverfahrens zur Bestimmung robuster Referenzwerte auf geringer Datenbasis unbekannter Güte - am Beispiel von Ergebnissen aus Programmen zur energetischen Bilanzierung von Gebäuden

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BoD – Books on Demand, 2010 - 140 pages
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Die Korrektheit eines Programms kann nur sehr selten absolut gew hrleistet werden. Man muss sich also auf Tests beschr nken, die auch so angelegt sind, dass mit gro er Wahrscheinlichkeit die Korrektheit des Programms garantiert werden kann. Dar ber hinaus kann nur in Spezialf llen genau gesagt werden, welche Werte die Korrekten sind. So kommt man also einerseits nicht umhin Tests durchzuf hren und andererseits ein Bewertungsverfahren zu entwickeln, welches uns die Resultate als korrekt, weniger korrekt oder inkorrekt bewertet.Der Autor besch ftigt sich in diesem Buch mit der Bewertung von Programmen, die die Energieeffizienz von Geb uden analysieren sollen. Hierf r hat er ein Testszenario entwickelt, welches mit den zuvor genannten Unsch rfen umgehen kann. Hintergrund sind dabei die rechtlichen Vorgaben hinsichtlich des Energieverhaltens von Geb uden.
 

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Contents

Abbildungsverzeichnis
10
Fazit 109
18
Statistische Untersuchungen
57
FuzzyAnsatz
85
Erweiterungsansätze
114
Copyright

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Common terms and phrases

15 Werten Abbildung 2.5 Allerdings Anwendungsfall Anzahl aufgrund Ausreißer Aussage Autor berechnet Bereich beschrieben bestimmte bewertet Bewertung der Rechengenauigkeit Bewertungsschema Daten Dichte Dichte-Quantil-Plot Dichtefunktion Diskussion Eingaben Einsatz einzelnen Parameter Energieausweis Energieeinsparverordnung EnEV entsprechenden Ergebnisse ergibt ermittelt Erwartungswert Excel-Tool Falschbewertungen Fehlerrechnungen Fragen Fragenkatalog Freiheitsgrade Fuzzy-Schätzer Gauß’schen Gebäude geordneten Stichprobe Gesamt-Score getestet gibt Größe Grundgesamtheit handelt Haustechnik Herrn Winkler hinreichend Implementierung Intervall Irrtumswahrscheinlichkeit Iteration Iterationsschritt Kernel Klassen kleinen Stichproben Konfidenzintervall korrekt Kriterien kritische Wert lediglich lich liegenden Grundgesamtheit liegt Master-Thesis maximale Microsoft Excel Mittelwert Mittelwert der Stichprobe Mittelwertschätzung möglich Monte-Carlo-Simulation muss Nichtwohngebäude Norm Normalverteilung notwendig Produkte Q-Q-Plot Quantile Rahmen des Forschungsprojektes Randbedingungen Rechenkerns Rechenvorschrift Schätzer Schätzfehler Schätzung des Mittelwertes siehe Abbildung siehe Formel Software Softwarehersteller Softwareprodukte Softwaretest Spanne Standardabweichung Standardabweichung der Stichprobe Standardfehler statistischen stellt Streuung Student-Verteilung Systematische Abhängigkeiten systematische Fehler Szenario Tabelle Test Test-Art Test-Typ Testfall Testgebäudes Testmodul Testszenario Transparenz Umsetzung unterschiedlichen Untersuchungen Variante Varianz verwendet Werte der Stichprobe Workflow

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