Modelling industry energy demand using multiple linear regression analysis based on consumed quantity of goods

Probabilistic Method for Estimating the Level of Reliability of Solar Photovoltaic Systems for Households in Ghana

“…Mostly, the real household consumption data is not available for most homes in Ghana and some parts of the world because of unavailability of electricity usage monitors which measure precisely the amount of power a gadget consumes [13]. As a result, various authors have proposed different methods to predict the total household energy consumption [14], [15], [16], [13], [17], [11], [4], [18], [19], [20], [21], [22], [23], [24], [25], [12], [26], [27], [28], [29], [30], [31], [32], [33], [34], [35], [36], [37], [38], [39], [40], [41], [42].…”

“…For instance, in the following studies, [33], [34], [35], [36], [37], [38], [39], [40], [41] the Bottom-up method was applied to forecast households energy consumption and they concluded that the results obtained were highly promising. Also, in these studies [26], [27], [28], [29], [30], [31], [32], artificial neural networks was applied to forecast residential load in short-term.…”

The Behavior of the Annual Electricity Demand and the Role of Economic Growth in Colombia

“…The two first ones are linear regression PIB the GDP, while the last three use sectoral GDP and the Backward, Forward, and Stepwise methods (Derksen and Keselman, 1992;Yuan and Lin, 2006;Zabrodin et al, 2020). For the estimation of the models was used the R software (R Foundation for Statistical Computing, 2016), the Akaike information criterion (AIC) is used to select the best model (Maaouane et al, 2021;Sahraei et al, 2021). The AIC value increases according to the number of regressive variables used in the model, impacting its complexity.…”

Almanya’dan Konaklama Amacıyla Türkiye’ye Gelen Turist Sayısının Yapay Zekâ Teknikleri Kullanılarak Tahmin Edilmesi

“…Mühendislik, fizik ve kimya bilimleri, ekonomi, yönetim, yaşam ve biyolojik bilimler ve sosyal bilimler dahil hemen hemen her alanda yaygın kullanılan ve istatistiksel anlamda değişkenler arasındaki ilişkiyi araştırmak ve modellemek için kullanılan regresyon analizi, kestirim yapabilme adına güçlü bir karar verme aracıdır (Maaouane, Zouggar, Krajačić, & Zahboune, 2021;Montgomery, Peck, & Vining, 2021).…”

“…Bağımlı değişken ile bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi inceleyen regresyon analizi, veri açıklama, parametre tahmini, değişken seçme veya inceleme ve bağımlı değişken kontrolü olmak üzere farklı amaçlarla da kullanılabilmektedir (Maaouane et al, 2021;Rencher & Schaalje, 2008) Bir bağımlı değişken ile sadece bir bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi inceleyen regresyon analizine tek değişkenli regresyon analizi, doğrusal regresyon analizi veya basit doğrusal regresyon analizi adı verilmekte ve (7) no'lu denklem ile ifade edilmektedir. 𝑦 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 + 𝜀 7 β0 modelin sabit parametresini, β1 modelin eğim parametresini, Ɛ hata terimini, x bağımsız (sebep) değişkenini ve 𝑦 bağımlı (sonuç) değişkenini ifade etmektedir.…”