# Applicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul cambiamento climatico

Applicazioni pratiche di machine learning
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* Applicazioni pratiche di machine learningApplicazioni pratiche di machine learning
** Previsioni su scommesse sportiveApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su scommesse sportive
** Previsioni su azioni, criptovalute, derivatiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su azioni, criptovalute, derivati
** Trovare lavoroApplicazioni pratiche di machine learning/Trovare lavoro
** Previsioni sul cambiamento climaticoApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul cambiamento climatico
** Previsioni sul livello del mareApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul livello del mare
** Previsioni sulle produzioni agricoleApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sulle produzioni agricole
** Riconoscimento della scrittura a manoApplicazioni pratiche di machine learning/Riconoscimento della scrittura a mano
** Previsioni sugli incendiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sugli incendi
** Diagnosi di malattieApplicazioni pratiche di machine learning/Diagnosi di malattie
** Diagnosi di malattie mentaliApplicazioni pratiche di machine learning/Diagnosi di malattie mentali
** Identificazione delle pulsarApplicazioni pratiche di machine learning/Identificazione delle pulsar
** Identificazione dei social botApplicazioni pratiche di machine learning/Identificazione dei social bot
** Approvazione carte di creditoApplicazioni pratiche di machine learning/Approvazione carte di credito
** Previsione di reatiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsione di reati
** Concessione sussidiApplicazioni pratiche di machine learning/Concessione sussidi
** Previsione di vendite futureApplicazioni pratiche di machine learning/Previsione di vendite future
** Segmentazione dei clientiApplicazioni pratiche di machine learning/Segmentazione dei clienti
** Previsioni su direct mailApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su direct mail
* Appendice
** Installazione di RApplicazioni pratiche di machine learning/Installazione di R
** Creare reports in RStudioApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in RStudio
** Creare reports in JupyterApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in Jupyter
** ChatGpt come data analyst o data scientistApplicazioni pratiche di machine learning/ChatGpt come data analyst o data scientist
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## Parte 1: Dati

Il data set tas_1901_2016_ITA scaricabile dal sito https://climateknowledgeportal.worldbank.org/download-data sotto la Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0) contiene 12 X 116 = 1392 misurazioni delle temperature medie mensili in gradi centigradi in Italia dal 1901 al 2016 . Ci sono per ciascuna osservazione 5 variabili, ma le uniche che si prendono in considerazione per l'analisi del cambiamento climatico sono l'anno della misurazione e la temperatura media per ciascuno dei 12 mesi dell'anno.
Caricamento dei dati:

## Parte 2: Domanda di ricerca

Calcolando la media annuale delle temperature dal 1901 al 2016 si vuole valutare se è in atto un cambiamento climatico in Italia, basandosi quindi su dati di oltre 1 secolo .

## Parte 3: Esplorazione dei dati

Per studiare la relazione tra le 2 variabili anno e temperatura media annuale in Italia si traccia in figura uno scatterplot che è un tipo di grafico in cui ogni punto rappresenta una singola osservazione di anno e temperatura media annuale.
Si nota dal grafico che c'è una relazione moderata tra anno e temperatura media annuale ma la relazione non è lineare cioè una linea retta non si adatterebbe ai dati ma una linea curva ottenuta tramite la tecnica dello Smoothing con la local regression si adatta meglio ai dati. In tal modo si evidenzia un trend significativo dei dati, attenuando il rumore. In altri termini sommando graficamente lo smooth trend e il rumore si ottiene l'andamento temporale della variazione di temperatura. La zona grigia lungo la curva di smoothing rappresenta l'intervallo di confidenza al 95% che la curva rappresenti l'effettivo trend dei dati. Come si vede dal grafico la temperatura media annuale in Italia è cresciuta nel corso di più di 1 secolo da 11,01464 °C del 1901 a 13,13094 °C del 2016 .

## Parte 4: Modellizazione e previsione

Utilizzando il modello arima per prevedere le temperature medie in Italia dal 2021 al 2030 con intervallo di confidenza all'80% e al 95% si ottiene che la temperatura crescerà secondo la colonna Point forecast nella seguente tabella e secondo il grafico in basso: