Applicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul livello del mare: differenze tra le versioni

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modellizzazione e previsione
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library(caret)
library(reshape2)
library(forecast)
</syntaxhighlight>
 
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[[File:Innalzamento annuale del mare in 2 stazioni di Venezia.png|frame|centro]]
 
Per studiare la relazione tra le 2 variabili anno e altezza annuale si tracciano in figura 2 scatterplot che è un tipo di grafico in cui ogni punto rappresenta una singola osservazione di anno e altezza annuale.
Si nota dai grafico che c'è una relazione moderata tra anno e altezza 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 [[en:local regression| 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 altezza.La zona grigia lungo la curva di smoothing rappresenta l'intervallo di confidenza al 95% che la curva rappresenti l'effettivo trend dei dati. Le 2 linee curve in blu evidenziano che l'altezza del livello del mare tende a diventare costante in entrambi i casi.
 
<syntaxhighlight lang="rsplus">
Venezia_punta_della_salute_168 %>%
ggplot(aes(Anno,Altezza)) +
geom_point() +
geom_smooth()+
ylab("Altezza annuale del mare in millimetri") +
xlab("Anno") +
ggtitle("Livello annuale del mare nella stazione di Venezia punta della salute",subtitle = "in millimetri rispetto a 7m al di sotto del livello del mare")
</syntaxhighlight>
 
[[File:Livello annuale del mare a Venezia punta della salute.png|frame|centro]]
 
<syntaxhighlight lang="rsplus">
Venezia_II_2100 %>%
ggplot(aes(Anno,Altezza)) +
geom_point() +
geom_smooth()+
ylab("Altezza annuale del mare in millimetri") +
xlab("Anno") +
ggtitle("Livello annuale del mare nella stazione di Venezia II",subtitle = "in millimetri rispetto a 7m al di sotto del livello del mare")
</syntaxhighlight>
 
[[File:Livello annuale del mare a Venezia II.png|frame|centro]]
 
==Parte 3 : Modellizzazione e previsione==
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[1] "_________________________________________________________________"
[1] "Nell'anno 2040 la predetta altezza annuale sarà 7304.23 ."
 
 
Usando il modello ets della libreria forecast si ottiene un trend crescente dell'altezza per la stazione "Venezia punta della salute" ed un plateau per la stazione "Venezia II" con un intervallo di confidenza all'80% e al 95% rappresentato nei grafici con le aree grigio chiaro e scuro:
 
'''Stazione Venezia punta della salute:'''
[[File:LivelloModello annualeets del mare astazione Venezia punta della salute.png|frame|centro]]
Point Forecast Lo 80 Hi 80 Lo 95 Hi 95
2001 7145.584 7098.337 7192.831 7073.326 7217.842
2002 7148.031 7099.695 7196.367 7074.108 7221.955
2003 7150.479 7101.077 7199.881 7074.925 7226.033
2004 7152.926 7102.480 7203.372 7075.775 7230.077
2005 7155.373 7103.903 7206.844 7076.656 7234.091
2006 7157.821 7105.345 7210.296 7077.566 7238.075
2007 7160.268 7106.805 7213.731 7078.504 7242.032
2008 7162.715 7108.282 7217.148 7079.467 7245.963
2009 7165.163 7109.776 7220.550 7080.455 7249.870
2010 7167.610 7111.284 7223.936 7081.467 7253.753
 
 
'''Stazione Venezia II:'''
[[File:LivelloModello annualeets del mare astazione Venezia II.png|frame|centro]]
 
Point Forecast Lo 80 Hi 80 Lo 95 Hi 95
2016 7039.444 6963.251 7115.637 6922.917 7155.971
2017 7039.444 6950.737 7128.151 6903.778 7175.110
2018 7039.444 6939.782 7139.106 6887.024 7191.864
2019 7039.444 6929.917 7148.971 6871.937 7206.952
2020 7039.444 6920.870 7158.019 6858.100 7220.788
2021 7039.444 6912.465 7166.423 6845.246 7233.642
2022 7039.444 6904.583 7174.305 6833.192 7245.696
2023 7039.444 6897.137 7181.751 6821.804 7257.084
2024 7039.444 6890.061 7188.827 6810.982 7267.906
2025 7039.444 6883.306 7195.583 6800.651 7278.238