Análisis de regresión
Ejemplo de aplicación análisis de regresión
En este ejemplo se realiza un análisis de regresión y se interpreta el resultado. Con un análisis de regresión se analiza si existe una relación entre dos valores y cuál es la intensidad de esta relación. Esto permite confirmar o negar unas relaciones supuestas.
La línea de regresión puede utilizarse para calcular un valor de pronóstico. Fundamentalmente, un análisis de regresión puede realizarse con dos valores cualesquiera. Se recomienda utilizar valores en los que ya se supone la existencia de una relación.
Este ejemplo se basa en el ejemplo de aplicación acerca de la Página maestra y objetos de datos y utiliza el mismo informe. Usted también puede crear un nuevo informe para este ejemplo.
Base informativa
Para este análisis de regresión se compara el promedio de las horas de sol mensuales del año 2023 con el consumo energético correspondiente para la iluminación de oficinas. Las horas de sol se refieren a los periodos de tiempo en los que el sol brilla sin impedimentos.
Los desarrollos temporales de los dos valores de medición están representados en la figura derecha. Se supone que cuanto más frecuentemente brille el sol, menos energía se necesita para la iluminación. Esta suposición se analiza con el análisis de regresión.
Preparación
Cerciórese de que todos los valores de medición que desea utilizar están disponibles en GridVis-Web. En caso necesario, utilice la Importación de datos (DI) .
Tenga en cuenta que los ajustes, como, por ejemplo, la agregación, dependen de la finalidad de uso deseada. Por este motivo, desvíese de este ejemplo si resultase necesario.
Iniciación
Agregue una nueva página al informe.
Nota
Active la cuadrícula para disponer los objetos de manera sencilla y precisa.
Utilice los colores de objeto en los ajuste de informe para adaptar el informe a la identidad corporativa de su empresa.
Realizar un análisis de regresión
En el navegador de informe, haga clic en la página que deba contener el análisis de regresión. En este ejemplo, el análisis de regresión debe llenar completamente la página.
Diagrama de dispersión de regresión
Coloque el objeto Diagrama de dispersión de regresión en la página. Dispóngalo de tal manera que llene la página.
Active la visualización de la barra de título y de la línea de estado y del marco.
Seleccione los valores de medición que deban utilizarse en el análisis. La primera entrada de la lista de los valores de medición seleccionados se utiliza para el eje X, y la segunda, para el eje Y. Preste atención a la disposición correcta y, dado el caso, modifíquela mediante la función de arrastrar y soltar. En este ejemplo la iluminación se encuentra en la segunda posición. De esta manera en el diagrama se representa el consumo energético de la iluminación en función de las horas de sol.
Asigne unos nombres de visualización de gran valor informativo para los valores de medición. Elimine todas las entradas del campo Leyenda para utilizar únicamente el nombre de visualización como rotulación de eje.
Ajuste una escala adecuada y las propiedades correctas de los valores de medición.
Haga clic en Guardar para agregar los valores de medición al diagrama.Ajuste la agregación necesaria para su finalidad de uso. En este ejemplo se utiliza la agregación Mes.
Ajuste el periodo de tiempo que desee analizar. Desvíese del periodo de tiempo del informe si resultase necesario. Este ejemplo utiliza el año 2023 como periodo de tiempo.
Desactive la visualización de la leyenda.
Active la visualización del resultado de la regresión y de la rotulación de eje.Compruebe las distancias del encabezado y del pie de página.
Nota
Utilice un nombre de página de gran valor informativo para un navegador de informe claro.
Utilice unos nombres de objeto de gran valor informativo para una lista de objetos clara.
Si se va a imprimir el informe, preste atención a las áreas no imprimibles de la página en sus ajustes de impresora.
Resultado
Debajo del diagrama se indican hasta tres informaciones: la línea de regresión, el coeficiente de determinación, así como una interpretación del coeficiente de determinación en el caso de unas relaciones intensas.
Línea de regresión
La línea de regresión es una línea de compensación entre los diferentes puntos de medición. Puede utilizarse para calcular un valor de pronóstico. En este ejemplo se ve que con el aumento de las horas de sol disminuye el consumo energético para la iluminación.
Ejemplo de cálculo:
Rige: iluminación = -34.95 kWh/h * horas de sol + 508.6 kWh.
Con 6 h de sol, previsiblemente se necesitan -34.95 kWh/h * 6 h + 508.6 kWh = -209.7 kWh + 508.6 kWh = 298.9 kWh al mes para la iluminación.
Tenga en cuenta que la calidad del pronóstico depende de los datos utilizados. Para un pronóstico exacto, en este ejemplo se necesita un valor preciso para las horas de sol. A su vez, esto presupone una previsión meteorológica exacta. Así la calidad del pronóstico del consumo energético para la iluminación, en última instancia equivale a la calidad de la previsión meteorológica utilizada.
Coeficiente de determinación
El coeficiente de determinación R² indica la intensidad de la relación entre los valores de medición. R² oscila en el rango entre 0 y 1. Cuanto más próximo de 1 esté el valor, más intensa la relación. En este ejemplo R² tiene el valor 0.8844, por lo tanto existe una relación intensa entre las horas de sol y el consumo energético de la iluminación.