Anhang
Referenzzählungen
Im Sommer 2020 wurden an den Standorten Glaser Grat, Glaspass und Lai Grand Referenzzählungen von je 3 Stunden durchgeführt. Während dieser Referenzzählungen erreichten die Zähler allgemein keine gute Genauigkeit (siehe untenstehende Tabellen). Aufgrund der sehr kurzen Zeitreihen (n = 3) haben die Resultate allerdings nur sehr bedingte Gültigkeit.
In den Folgejahren werden längere Referenzzählungen angestrebt um die von Hersteller garantierte Genauigkeit von +/- 5 % zu prüfen.
Modellergebnisse im Sommer für den Glaser Grat Bergauf.
IN | ||||
---|---|---|---|---|
Predictors | Estimates | std. Error | CI | p |
Anzahl_IN | 0.53 | 0.29 | -0.72 – 1.77 | 0.210 |
Observations | 3 | |||
R2 / R2 adjusted | 0.624 / 0.436 |
Modellergebnisse im Sommer für den Glaspass Bergauf.
IN | ||||
---|---|---|---|---|
Predictors | Estimates | std. Error | CI | p |
Anzahl_IN | 0.94 | 0.22 | -0.01 – 1.88 | 0.051 |
Observations | 3 | |||
R2 / R2 adjusted | 0.900 / 0.851 |
Modellergebnisse im Sommer für den Glaspass Bergab
OUT | ||||
---|---|---|---|---|
Predictors | Estimates | std. Error | CI | p |
Anzahl_OUT | 0.65 | 0.34 | -0.80 – 2.10 | 0.194 |
Observations | 3 | |||
R2 / R2 adjusted | 0.650 / 0.475 |
Modellergebnisse im Sommer für den Lai Grand Bergab
OUT | ||||
---|---|---|---|---|
Predictors | Estimates | std. Error | CI | p |
Anzahl_OUT | 1.30 | 0.27 | 0.12 – 2.48 | 0.042 |
Observations | 3 | |||
R2 / R2 adjusted | 0.919 / 0.878 |
Vergleich Kamera - Eco Counter
Summenvergleich
Korrelationstest
Korrelationstest Glaspass
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: glas$cam_hike and glas$eco_hike
## t = 2.2546, df = 218, p-value = 0.02515
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.01905743 0.27767567
## sample estimates:
## cor
## 0.1509484
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: glas$cam_bike and glas$eco_bike
## t = 1.7301, df = 218, p-value = 0.08503
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.01614145 0.24488031
## sample estimates:
## cor
## 0.1163785
Korrelationstest Tomuelpass
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: tom$cam_hike and tom$eco_hike
## t = 14.045, df = 246, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.5916927 0.7309209
## sample estimates:
## cor
## 0.6670916
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: tom$cam_bike and tom$eco_bike
## t = 29.022, df = 246, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.8481209 0.9051220
## sample estimates:
## cor
## 0.8797447
Modelle
Modellergebnisse für den Glaspass, Wandern
eco_hike | ||||
---|---|---|---|---|
Predictors | Estimates | std. Error | CI | p |
cam_hike | 0.61 | 0.07 | 0.47 – 0.75 | <0.001 |
Observations | 220 | |||
R2 / R2 adjusted | 0.257 / 0.254 |
Modellergebnisse für den Glaspass, MTB
eco_bike | ||||
---|---|---|---|---|
Predictors | Estimates | std. Error | CI | p |
cam_bike | 0.13 | 0.03 | 0.07 – 0.20 | <0.001 |
Observations | 220 | |||
R2 / R2 adjusted | 0.071 / 0.067 |
Modellergebnisse für den Tomülpass, Wandern
eco_hike | ||||
---|---|---|---|---|
Predictors | Estimates | std. Error | CI | p |
cam_hike | 1.22 | 0.05 | 1.12 – 1.32 | <0.001 |
Observations | 248 | |||
R2 / R2 adjusted | 0.688 / 0.687 |
Modellergebnisse für den Tomülpass, MTB
eco_bike | ||||
---|---|---|---|---|
Predictors | Estimates | std. Error | CI | p |
cam_bike | 0.78 | 0.02 | 0.74 – 0.83 | <0.001 |
Observations | 248 | |||
R2 / R2 adjusted | 0.840 / 0.839 |
Visuller Vergleich