Matteo Favero, Antonio Luparelli, Salvatore Carlucci

https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2022.112755

È stato pubblicato su Science Direct, tra le principali fonti al mondo per la ricerca scientifica, tecnica e medica, l’articolo scientifico che vede tra i co-autori Antonio Luparelli, ricercatore AI e data scientist del CETMA, assieme a Matteo Favero – PhD at Department of Civil and Environmental Engineering of the Norwegian University of Science and Technology (NTNU) e Salvatore Carlucci – Professore ordinario presso il Centro di ricerca sull’energia, l’ambiente e l’acqua The Cyprus Institute (CYI).

𝗜𝗹 𝗽𝗮𝗽𝗲𝗿:

La ricerca sul comfort termico si concentra su come l’ambiente termico influisce sulla percezione del calore umano. Questo obiettivo viene raggiunto tramite la misurazione della risposta termica soggettiva dell’individuo in differenti ambienti e situazioni. Tuttavia, spesso si utilizzano modelli di regressione lineare per analizzare i dati raccolti, il che può causare errori di inferenza.

Lo studio fornisce una metodologia statistica per analizzare i dati sul comfort termico soggettivo, dimostrando che l’utilizzo di un modello di regressione ordinale piuttosto che lineare può portare a conclusioni diverse e maggiormente accurate. Ad esempio, utilizzando un modello ordinale si possono evidenziare differenze tra i generi che non sarebbero state rilevate con un modello lineare. Inoltre, un modello ordinale permette di evitare distorsioni nella stima del coefficiente di regressione per la temperatura dell’aria rispetto al modello lineare. Per questo motivo, si consiglia l’utilizzo di modelli ordinali per analizzare i dati ordinali.

La pubblicazione è disponibile come accesso aperto al seguente indirizzo:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378778822009264

Ringraziamenti speciali vanno a:

·       Salvatore Carlucci (The Cyprus Institute)

·       Matteo Favero (Norwegian University of Science and Technology – NTNU)

·       Commissione Europea per il finanziamento del progetto Horizon 2020 Collective Intelligence for Energy Flexibility (COLLECTiEF, sovvenzione n. 101033683)

·       Research Centre on Zero Emission Neighbourhoods in Smart Cities (FME ZEN, Grant no. 257660) and the Research Council of Norway (Norges Forskingsrådet)