Progetto Smart Cities

Corso di laurea magistrale in Innovation & International Management

Statistical Modelling for Business

Luigi D’Ambra

Gruppo 46

Langella Amalia Marica

Prisco Alessia

Indice

• Introduzione
• 1. Smart Cities: la rivoluzione intelligente delle città …………………………………………….. 04
• 1.2 Benefici di una Smart City ………………………………………………………………………….... 08
• 1.3 Smart City in Europa …………………………………………………………………………………. 11
• 1.4 Descrizione del Dataset …………………………………………………………………………….. 13
• 1.4.1 Legenda delle variabili …………………………………………………………………………… 17
• 1.4.2 Statistica descrittiva ……………………………………………………………………………… 18
• II Modello di regressione lineare …………………………………………………………………….. 21
• 2. Analisi di regressione lineare multipla …………………………………………………………….. 21
• 2.1 R-squared ……………………………………………………………………………………………… 22
• 2.2 Adj R-squared ………………………………………………………………………………………… 22
• 2.3 Root MSE ……………………………………………………………………………………………... 23
• 2.4 Test di Fisher …………………………………………………………………………………………. 23
• 2.5 T di Student …………………………………………………………………………………………… 23
• 2.6 Multicollinearità ……………………………………………………………………………………… 23
• 2.6.1 Indici utili alla rilevazione della multicollinearità ………………………………………… 24
• 2.6.2 Matrice di correlazione ………………………………………………………………………... 24
• 2.6.3 VIF …………………………………………………………………………………………………… 26
• 2.7 Test della normalità ………………………………………………………………………………… 28
• 2.8 Analisi dei residui …………………………………………………………………………………… 29
• 2.8.1 Outliers …………………………………………………………………………………………… 30
• 2.8.2 Leverage ………………………………………………………………………………………….. 31
• 2.8.3 DFITS ……………………………………………………………………………………………… 31
• 2.8.4 COVRATIO ……………………………………………………………………………………….. 32
• 2.8.5 DFBETA …………………………………………………………………………………………… 32
• 2.9 Ipotesi di linearità …………………………………………………………………………………… 36
• 2.9.1 Ramsey Test ……………………………………………………………………………………… 36
• 2.10 Omoschedasticità ………………………………………………………………………………… 37
• III Best Model …………………………………………………………………………………………….. 39
• 3.1 Cp Mallows ………………………………………………………………………………………….. 39
• 3.2 Test AIC e BIC ……………………………………………………………………………………….. 39
• 3.3 Algoritmi di selezione delle variabili …………………………………………………………… 40
• 3.3.1 Metodo Backward e Forward ………………………………………………………………… 41
• 3.3.2 Chow Test ………………………………………………………………………………………… 43
• 3.3.3 Analisi in componenti principali …………………………………………………………..… 46
• IV Modello di regressione logistica ………………………………………………………………… 52
• 4.1 Effetti marginali ……………………………………………………………………………………… 54
• 4.1.2 Semielasticità …………………………………………………………………………………….. 55
• 4.1.3 Odds ………………………………………………………………………………………………… 56
• 4.2 Probabilità previste e tasso di successo ……………………………………………………… 57
• 4.2.1 Matrice di confusione ………………………………………………………………………….. 57
• 4.2.2 Roc curve …………………………………………………………………………………………. 59
• 4.2.3 Goodness of fit test …………………………………………………………………………….. 61
• 4.2.4 Test LR ……………………………………………………………………………………………… 62
• 4.3 Test di Wald ………………………………………………………………………………………….. 63
• Conclusioni ………………………………………………………………………………………………. 68

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“What strange phenomena we find in a great city, all we need do is stroll about with our eyes open.”

Charles Baudelaire, Mademoiselle Bistouri

Introduzione

1. Smart Cities: la rivoluzione intelligente delle città

Con il termine “Smart City” facciamo riferimento all’ideale collettivo della città del futuro. La definizione stessa di Smart City si è evoluta nel tempo con la rapida evoluzione delle tecnologie, dei processi di digitalizzazione e delle mutevoli esigenze delle città. Organizzazioni, istituzioni e centri di ricerca hanno dato varie definizioni del concetto di smart city, ognuno privilegiando una o più prospettive. Questa la definizione dell’Unione europea:

“Una smart city è un luogo in cui le reti e i servizi tradizionali sono resi più efficienti con l’uso di soluzioni digitali a beneficio dei suoi abitanti e delle imprese. Una città intelligente va oltre l’uso delle tecnologie digitali per un migliore utilizzo delle risorse e minori emissioni. Significa reti di trasporto urbano più intelligenti, impianti di approvvigionamento idrico e di smaltimento dei rifiuti migliorati e modi più efficienti per illuminare e riscaldare gli edifici. Significa anche un’amministrazione cittadina più interattiva e reattiva, spazi pubblici più sicuri e un migliore soddisfacimento delle esigenze di una popolazione che invecchia”.

La smart city è, in definitiva, una città che gestisce le risorse in modo intelligente, mira a diventare economicamente sostenibile ed energeticamente autosufficiente, ed è attenta alla qualità della vita e ai bisogni dei propri cittadini. È, insomma, uno spazio territoriale che sa stare al passo con le innovazioni e con la rivoluzione digitale, ma anche sostenibile e attrattiva. Il concetto di Smart City va quindi oltre le innovazioni tecnologiche e racchiude in sé un nuovo modo di vedere la realtà urbana, improntato sul benessere dei cittadini e l’efficienza energetica.

Il concetto di “smartness”, e quindi di intelligenza della città, risulta avere un carattere multidimensionale e caratterizzato da diversi aspetti. Se, per i processi di misurazione “dell’intelligenza” delle città emerge una difficoltà nel trovare un protocollo univoco (in quanto spesso il processo è influenzato da esperienze locali).

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Sono invece, ampiamente condivise le caratteristiche per l’identificazione della Smart City. Tali caratteristiche, sono definite lungo sei assi fondamentali:

• Smart
• Smart economy
• Environment smart
• Smart mobility
• People smart
• Smart living
• Governance

Smart economy

Nell’ambito della “smart economy”, si considera smart una città che applica i vantaggi derivanti dalle opportunità offerte dalle tecnologie (ICT) per aumentare la prosperità locale e la competitività. Fondamentale è la creazione di caratteristiche tali da attrarre nuove imprese; per raggiungere tale obbiettivo è necessaria una pianificazione territoriale ed economica attraverso uno spirito fortemente innovativo e abilità di trasformazione.

Smart people

Il concetto di “smart people” presuppone la partecipazione, il coinvolgimento, il dialogo, e soprattutto l’interazione tra cittadini e amministrazioni. In tal senso, una città intelligente è una città co-progettata, frutto di un processo partecipativo nel quale gli individui ritrovano la consapevolezza di poter essere co-autori delle politiche pubbliche. Per questo motivo, i cittadini delle smart city devono potere accedere a processi formativi che li rendano abitanti “smart” in termini di: competenze, capacità relazionali e atteggiamenti inclusivi (istruzione, creatività, apertura mentale).

Inoltre,

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dal punto di vista sociale, riveste fondamentale importanza il ruolo del capitale umano e relazionale nello sviluppo urbano; in quest’ottica, una Smart City è una città la cui comunità ha imparato ad apprendere, adattarsi e innovare, con particolare attenzione al conseguimento dell’inclusione sociale dei residenti ed alla partecipazione dei cittadini nella pianificazione urbanistica e territoriale. Diventano indispensabili le iniziative come la progettazione partecipata e la consultazione on-line, per consentire ai cittadini di percepire una reale democrazia in relazione alle decisioni che li coinvolgono.

Smart governance

L’asse della “smart governance” rappresenta l’adozione di modelli di governo improntati a dare centralità ai beni relazionali ed ai beni comuni; tale asse è pertanto strettamente collegato a quello dello “smart people”. Appare fondamentale sviluppare opportunità per favorire la partecipazione civica nella creazione di valore pubblico, ed operare con modalità totalmente trasparenti.

Smart mobility

La “smart mobility” è una delle dimensioni chiave in cui il paradigma Smart City si articola, ed è quella in cui le città italiane, e non solo, stanno trovando la loro trasformazione più interessante, tanto attraverso grandi investimenti strutturali, quanto grazie a iniziative low cost che agiscono sull’innovazione sociale e sulla sensibilizzazione dei cittadini. L’obiettivo è di gestire efficientemente gli spostamenti quotidiani dei cittadini e gli scambi con le aree limitrofe attraverso spostamenti agevoli, buona disponibilità di trasporto pubblico, adozione di soluzioni avanzate di mobility management.

Anche nella gestione del traffico stradale può influire nella concezione di smart mobility; ad esempio, si può intervenire sui cicli semaforici per gestire la circolazione delle automobili in modo dinamico. Allo stesso modo, i guidatori possono ottenere informazioni in tempo reale per trovare rapidamente un parcheggio, risparmiando tempo e carburante e contribuendo alla riduzione della congestione stradale (e delle emissioni). E non solo la mobilità “ordinaria” delle grandi città può diventare intelligente (anche con le moderne tecnologie che permettono ai veicoli di “vedere” dietro agli incroci) ma si può lavorare anche su questioni come logistica urbana e distribuzione delle merci, fino ad arrivare a situazioni particolarmente critiche e delicate come il trasporto “smart” di merci pericolose in