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Chiller Load Forecasting Using Hyper-Gaussian Nets
Energy load forecasting for optimization of chiller operation is a topic that has been
receiving increasing attention in recent years. From an engineering perspective, the methodology
for designing and deploying a forecasting system for chiller operation should take into account
several issues regarding prediction horizon, available data, selection of variables, model selection
and adaptation. In this paper these issues are parsed to develop a neural forecaster. The method
combines previous ideas such as basis expansions and local models. In particular, hyper-gaussians
are proposed to provide spatial support (in input space) to models that can use auto-regressive,
exogenous and past errors as variables, constituting thus a particular case of NARMAX modelling.
Tests using real data from different world locations are given showing the expected performance of
the proposal with respect to the objectives and allowing a comparison with other approaches.Unión Europea RTI2018-101897-B-I00Ministerio de Ciencia e Innovación RTI2018-101897-B-I0
A comparison between maximum likelihood and Bayesian estimation of stochastic frontier production models
In this paper, the finite sample properties of the maximum likelihood and Bayesian
estimators of the half-normal stochastic frontier production function are analyzed and
compared through a Monte Carlo study. The results show that the Bayesian estimator
should be used in preference to the maximum likelihood owing to the fact that the mean
square error performance is substantially better in the Bayesian framewor
Sobre la capacidad de separar los dos errores en el modelo de frontera estocástica normal/half-normal
In this paper, a simulation experiment is carried out in the framework of the normal/half
-normal stochastic frontier
model in order to analyse its ability to disentangle the two types of errors that form the composite error. According to
the results obtained through the mean bias and the mean squared error of the parameters and efficiencies, and via
Spearman rank correlation between actual and estimated efficiencies, a good performance of the model is only
obtained when considering medium
-sized or large samples and the variance of the inefficiencies highly contributes to
that of the composite error. The problems of wrong skewness and absence of random error are also addressed. The
influence on the results of selecting a wrong distribution for the inefficienc
y term is also analysedEn este artículo, se lleva a cabo un
experimento de simulación en el contexto del modelo con frontera estocástica
normal/half
-normal para analizar su capacidad de separar los dos tipos de error que forman el error compuesto. Según
los resultados obtenidos a través del sesgo medio y el error cuadrático medio de los parámetros y las eficiencias, y
mediante el coeficiente de correlación por rangos de Spearman entre las eficiencias reales y las estimadas, se obtiene
un buen comportamiento del modelo solo cuando se consideran muestras de tamaño me
diano o grande y la varianza
de las ineficiencias contribuye de forma muy importante a la del error compuesto. Los problemas de la asimetría
errónea y de la ausencia de errores aleatorios también son abordados. La influencia en los resultados de selecciona
r
una distribución errónea para el término de ineficiencia también se analiz
Presentation
Los artículos incluidos en este número de Cuadernos Geográficos proceden del último Coloquio organizado por el Grupo de trabajo de Historia del Pensamiento Geográfico de la Asociación de Geógrafos Españoles
Bayesian estimation of the half-normal regression model with deterministic frontier
A regression model with deterministic frontier is considered. This type of model has hardly been studied, partly owing to the difficulty in the application of maximum likelihood estimation since this is a non-regular model. As an alternative, the Bayesian methodology is proposed and analysed. Through the Gibbs algorithm, the inference of the parameters of the model and of the individual efficiencies are relatively straightforward. The results of the simulations indicate that the utilized method performs reasonably wel
El efecto de la distribución a priori en modelos con frontera estocástica. Comparación con máxima verosimilitud
En este trabajo se analizan y comparan las propiedades de los estimadores máximo verosímil y bayesiano en el modelo
de producción con frontera estocástica a través de un estudio de tipo Monte Carlo. En el caso bayesiano, se presta
especial atención al efecto que tiene la elección del hiperparámetro que determina la eficiencia mediana de la
distribución a priori. Los resultados muestran un mejor comportamiento de la estimación bayesiana, salvo en el caso
poco probable de que se asigne un hiperparámetro muy alejado del valor real de la población.In this paper, the maximum likelihood and the Bayesian methodologies are analysed and compared through a Monte
Carlo study in the setting of half–normal stochastic frontier production models. In the Bayesian case, special emphasis is
placed on the effect that the choice of the hyperparameter that determines the prior median efficiency has on the
estimations. The results show a better behaviour of the Bayesian estimation, except in the unlikely case in which
researchers assign a value to the aforementioned hyperparameter which greatly differs from its actual value
Dificultades del estimador máximo verosímil en el modelo de producción half-normal con frontera estocástica
El uso del método de máxima verosimilitud para estimar modelos de producción Half-Normal con frontera
estocástica, conlleva algunas dificultades prácticas que tal vez no han sido suficientemente enfatizadas. En
consecuencia, los resultados obtenidos por los métodos numéricos implementados en el software desarrollado en este
área, se deberían tomar con cautela. Además, tales problemas pueden aparecer en una proporción importante de
muestras, por lo que no es extraño encontrarse con ellos al usar este tipo de modelos.Using the method of maximum likelihood in order to estimate Half-Normal stochastic frontier productions models
entails several practical difficulties that perhaps have not been emphasised enough. As a consequence, the results
obtained from the numerical methods implemented in the developed software in this subject, should be taken with
caution. Moreover, such problems can appear in an important proportion of samples, and then it is not surprising to
come across them when using this kind of models
Acoso y ciberacoso, ¿qué es igual y qué es distinto? Un análisis de clases latentes
Bullying and cyberbullying are risky behaviours which normally occur during adolescence. Although an important relationship has been recognized between the two phenomena, issues related to their prevalence, the similarity and difference between them, the transfer of roles, as well as the emotional, social, and moral aspects associated with them, remain unresolved. The aim of this study was to explore the roles ofinvolvement in bullying and cyberbullying through an analysis of latent classes, and examine their association with moral disengagement, social and normative adjustment, and anger rumination. The study had a two-stage longitudinal design, with 3,006 secondary school students (Mage= 13.53; 51.9% girls), using extensively validated self-reports in the reference population. The results showed four latent classes: uninvolved, victim-cybervictim, bully victim and wholly involved. Logistic regression analyses identified a low social adjustment in those wholly involved, low normative adjustment and high moral disengagement in mixed profiles, and high anger rumination in all involvement profiles, mainly in bully-victim. These results are discussed in terms of their value in understanding the distinctions between bullying and cyberbullying, the existence of pure and mixed roles, and the associated emotional, social, and moral variablesEl acoso escolar y el ciberacoso se presentan como comportamientos de riesgo durante la adolescencia. Aunque se ha reconocido una importante relación entre ambos fenómenos, aspectos referidos a su prevalencia, la semejanza y diferencia entre uno y otro, la transferencia de roles, así como los aspectos emocionales, sociales y morales asociados aún están sin resolver. El objetivo fue explorar los perfiles de implicación en acoso y ciberacoso a través de un análisis de clases latentes y examinar su asociación con desconexión moral, ajuste social y normativo y rumiación de la ira. Se presenta un estudio longitudinal en dos tiempos con 3,006 escolares de secundaria (Medad= 13.53; 51.9% chicas). Se utilizaron autoinformes ampliamente validados en la población de referencia. Los resultados mostraron cuatro clases latentes: no implicados, víctimas-cibervíctimas, agresores victimizados y totalmente implicados. Análisis de regresión logística identificaron un bajo ajuste social en los totalmente implicados, bajo ajuste normativo y alta desconexión moral en perfiles mixtos, y alta rumiación de la ira en todos los perfiles de implicación, principalmente en agresores victimizados. Se discuten estos resultados en términos de su valor para comprender los matices que distinguen el acoso y ciberacoso, de la existencia de roles puros y mixtos y de las variables emocionales, sociales y morales asociadas
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