Verbesserung von Prognosedaten

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Hallo Marcel,
so ganz klar ist mir Deine Fragestellung nicht. Du schreibst
Es soll der Gasverbrauch im Tagesraster einen Monat im Voraus möglichst genau prognostiziert werden, d.h. die tatsächlichen Prognosewerte liegen erst nach einem Monat vor. (bspw. Spalte B)

sind die Daten nun Istwerte, die halt erst nach einem Monat bekannt und prognostiziert werden sollen?
Welche sind dann die in Spalte C? Wenn man diese "Prognosedaten" vergleicht mit den der Spalte C, liegen die sehr nahe beieinander (siehe auch DiaSpBSpC)
Und sind die Daten in E auch bereits vorhandene die sich auf Wetterdaten beziehen?
Und wenn Du dann versuchst in Spalte D die Plausibilität zu prüfen, vergleichst Du doch nur 2 Prognosen, die aber doch nichts über die Güte einer Prognose zum Istwert aussagt. Mal ganz abgesehen davon, dass auch die Abweichung von 1,2 Mio oder 15% doch eine Einschätzung ist, die nur der Fachmann wirklich beurteilen kann. Denn mir kommen 1,2 Mio sehr viel vor. Das mus aber nichts bedeuten.
Ich habe mal versucht in DiatempReg und DiaVerglReg zwei Regressionsanalysen darzustellen, die als Einflußgröße entweder die Temperatur oder den der Vergleichsgruppe heranzieht. Bei beiden stellt man aber auch fest, dass die Schwankungsbreite der Daten teilweise weit über 100% liegt. Also mit sehr viel Vorsicht zu genießen ist.
Eventuell muß man hier auch noch eine Überprüfung hinsichtlich Mehrfachregression (z.B. Wochentag....) vornehmen. Da solltest Du ggf. mal recherchieren.
Meine Anregungen findest Du hier:
https://www.herber.de/bbs/user/91603.xlsx
Gruß Rolf

Hallo Rolf,
zunächst einmal vielen herzlichen Dank für deine ausführliche Antwort. Möglicherweise habe ich die Aufgabenstellung selbst nicht richtig verstanden gehabt. Deswegen habe ich nochmal mit meinem Dozenten Rücksprache gehalten und versucht, das Problem noch einmal genauer zu skizzieren. Ich bitte diesbezüglich um Entschuldigung.
Und zwar soll ich ein logisches Kriterium in MS-Excel finden, welches aus einer Reihe von Gasverbrauchs-Tagesprognosedatensätzen für jeden einzelnen Tag immer genau denjenigen Prognosewert verwendet, der im Vergleich zum tatsächlichen Gasverbrauch die kleinste durchschnittliche absolute Abweichung aufweist. Dabei kann ich jedoch nur solche Werte verwenden, die auch in der Realität tatsächlich vorliegen würden. Das neue, beigefügte Excel-Sheet beinhaltet die folgenden Daten:
1 Datensatz mit tatsächlichen Gasverbrauchswerten (der in der Realität nicht vorliegt und den ich deshalb auch nicht verwenden kann, der sich jedoch ggf. als Prüfdatensatz eignen würde)
5 Prognosedatensätze (Spalten D bis H) deren Prognosedaten jeweils auf eine unterschiedliche Art und Weise erhoben wurden und die daher i.d.R. unterschiedliche Prognosen aufstellen
1 Temperaturdatensatz (der Gasverbrauch dürfte sehr stark von der Temperatur abhängig sein).
Über hilfreiche Antworten mit einem ersten hilfreichen Anknüpfungspunkt würde ich mich sehr freuen; vielen Dank!
Die Datenübersicht: https://www.herber.de/bbs/user/91608.xls
Marcel

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