Fakultät für Angewandte Natur- und Geisteswissenschaften
Refine
Year of publication
Document Type
Has Fulltext
- no (17)
Is part of the Bibliography
- no (17)
Keywords
- Statistische Datenanalyse (3)
- HVAC (2)
- Machine Learning (2)
- Risikomodellierung (2)
- Schallmesstechnik (2)
- fault detection (2)
- Aktuarwissenschaften (1)
- Asymptotic distribution (1)
- Asymptotic theory (1)
- Bausysteme (1)
We are concerned with the asymptotic theory of semiparametric estimation equations. We are dealing with estimation equations which have a parametric component of interest and a functional (nonparametric) nuisance component.
We give sufficient conditions for the existence and the asymptotic normality of a consistent estimation equation estimator for the parameter of interest.
These conditions concern the asymptotic distribution of the estimation function and of its derivative as well as the effect of the functional nuisance part in the estimation equation. In order to treat the nonparametric component we introduce a general differential calculus and a general mean value theorem. For the nonparametric part in the estimation equation we distinguish two cases: the situation of a (classical) nuisance parameter and the case of a so called working parameter.
As a special case we get regularity conditions for estimation equations with finite dimensional nuisance or working parameter. As an example we present the semiparametric linear regression model.
We consider asymptotic theory for the maximum likelihood estimator in the generalized linear model with an unknown breakpoint. A proof for the asymptotic normality is given.
The methods are based on the work of Huber (1967). The main problem is the non--differentiability of the likelihood and the score function, which requires non--standard methods.
An example from epidemiology is presented, where confidence intervals for the parameters are calculated with the asymptotic results.
The applications for occupancy detection range from controlling building automation and systems, determining heat transfer coefficients and even assessing the risk of infection in rooms. Studies in the literature use various statistical models, physical models and machine learning techniques to detect occupancy. All these methods require data for training the occupancy detection models. However, data generation is time-consuming and expensive. This study demonstrates the feasibility of using simulated learning data. Using three different data sources, we tested the suitability of different methods for generating learning data. We conducted two experiments in two office spaces with a real user and an artificial user, and we generated a third data set using a building simulation model. In addition, this study compares two different machine learning approaches (Random Forest and LASSO) using environmental parameters. Both machine learning approaches could develop models with a sensitivity of at least 83 % and a specificity of at least 97 % with both training data sets. This work shows that it is possible to determine the presence in rooms using simulated data. The results compared to measured data were just slightly less accurate, and the added value due to the lower effort was considerable
Ein Ziel des DFG-AiF-Clusterforschungsvorhabens Vibroakustik im Planungsprozess für Holzbauten ist die Reduktion des schalltechnischen Planungsaufwandes bei der Holzmassivbauweise. Hierzu soll das Prognoseverfahren der DIN EN 12354 angepasst werden. Darin ist ein vereinfachter SEA-Ansatz zugrunde gelegt, welcher diffuse Körperschallfelder in den Bauteilen sowie deren schwache Kopplung voraussetzt. Tatsächlich trifft die Annahme diffuser Körperschallfelder nur bei Bauteilen mit geringer Ausbreitungsdämpfung zu. Um ein Maß für die Kopplung der Bauteile zu erhalten, wird ein Energieverhältnis aus den Bauteilschnellen gebildet. In der DIN EN ISO 10848-1 wird eine Vorschrift für die Messung der mittleren Bauteilschnelle beschrieben. Daraus wird ein örtlich und zeitlich gemittelter Schnellepegel je Bauteil berechnet, mit dem die Energie des Bauteils bestimmt wird. In diesem Beitrag werden Messergebnisse von Körperschallfeldern an Brettsperrholzelementen im Hinblick auf die Energiebestimmung diskutiert. Bei der statistischen Auswertung werden die Anzahl der Anregepositionen und der Messpositionen auf dem direkt und indirekt angeregten Bauteil analysiert. In einem weiteren Schritt werden die erforderlichen Messpositionen durch eine geeignete Auswahl reduziert und mit den pauschalen, geometrischen Vorgaben der Messvorschrift aus der DIN EN ISO 10848-1 verglichen. Die Erkenntnisse werden zur Bewertung von Messergebnissen und für Empfehlungen an die Durchführung zukünftiger Messungen herangezogen.
Zielsetzung
In den letzten Jahren konnte eine Steigerung der Anzahl privater Krankenhäuser und Betten festgestellt werden. Die Probleme der Investitionsfinanzierung deutscher Krankenhäuser in Kombination mit verstärkenden Faktoren wie der Einführung der DRGs, aber auch die Erwartung einer höheren Effizienz nach der Privatisierung einer Klinik können als Hauptgründe bei Privatisierungsentscheidungen genannt werden. Es soll untersucht werden, wie ehemalige öffentliche Krankenhausträger den Erfolg der Privatisierung einschätzen.
Methodik
Alle 99 identifizierten ehemaligen öffentlichen Träger, die ihr Krankenhaus in den Jahren 2003–2013 an einen privaten Eigentümer verkauft hatten, wurden hinsichtlich ihrer Einschätzung von Zielen sowie Befürchtungen vor und nach der Privatisierung anonym und schriftlich befragt.
Ergebnisse und Schlussfolgerung
Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass bei einer ausreichenden Finanzierung der Krankenhäuser aus Krankenkassenbeiträgen (Betriebsmittel) und Ländermittel (Investitionskosten) der Privatisierungsdruck rapide sinken würde. Wenn jedoch privatisiert wurde, hatte dies aus Sicht der ehemaligen Träger weder einen negativen Einfluss auf die medizinische Versorgung in der Region, noch auf die Qualität der medizinischen Behandlung und auf den Umgang mit den Mitarbeitern.
Die Einschätzungen der ehemaligen Träger weisen eine statistisch überprüfte Übereinstimmung auf. Die mit einer Privatisierung verbundenen Erwartungen und Ziele werden prinzipiell als erfüllt wahrgenommen
The method is based on a simplified Statistical Energy Analysis(SEA) approach. The energy ratios of various subsystems are the main quantities to predict sound transmission. The method has proven to work sufficiently accurate for masonry and concrete buildings, where the building components like walls, floors etc. can be regarded as rather homogeneous structures. To adapt this method for solid timber constructions it is necessary to prove that basic SEA requirements are fullfilled by orthotropic materials and heterogeneous structures that occur in these building types. In a case study, an isolated T-junction formed by Cross Laminated Timber(CLT) elements is experimentally investigated. The buildings elements are subdivided in segments with typical screwed connections.
In the experiments the diffusivity of the vibration field is investigated, using point excitation with a shaker at several positions and many, randomly chosen response positions. MONTE-CARLO simulations are conducted for random but fix-sized subsets of the measured response positions to find the necessary number of response positions for an accurate determination of the vibrational energy.
As a result the distribution of the mean velocity levels can be approximated.
In a second approach a multiple linear regression model based on the least absolute shrinkage and selection operator(LASSO)is applied, because for lower frequency bands multicollinearity is expected.
In the context of linear regression modelling, data-driven methods are used to select optimal subsets of response positions, to get an estimating equation.
The energy efficiency of the building HVAC systems can be improved when faults in the running system are known. To this day, there are no cost-efficient, automatic methods that detect faults of the building HVAC systems to a satisfactory degree. This study induces a new method for fault detection that can replace a graphical, user-subjective evaluation of a building data measured on site with an automatic, data-based approach. This method can be a step towards cost-effective monitoring. For this research, the data from a detailed simulation of a residential case study house was used to compare a faultless operation of a building with a faulty operation. We argue that one can detect faults by analysing the properties of residuals of the prediction to the actual data. A machine learning model and an ARX model predict the building operation, and the method employs various statistical tests such as the Sign Test, the Turning Point Test, the Box-Pierce Test and the Bartels-Rank Test. The results show that the amount of data, the type and density of system faults significantly affect the accuracy of the prediction of faults. It became apparent that the challenge is to find a decision rule for the best combination of statistical tests on residuals to predict a fault.