Analisi statistica dei reati edilizi in Italia

Il problema statistico che ho deciso di analizzare riguarda i reati contro ambiente e paesaggio, e ho voluto concentrarmi in particolare sulle violazioni edilizie avvenute in Italia trattando i dati si per le 21 regioni e anche dividendo il numero di violazioni per le tre aree geografiche Nord, Centro e Sud per gli anni che vanno dal 2008 al 2016. I dati sono stati presi dal sito istat.it.

Ho cominciato ordinando i dati di mio interesse su una tabella in excel trattando i dati in due modi, come detto prima, considerando le 21 regioni e le 3 aree geografiche. La tabella delle 21 regioni è stata caricata, attraverso il comando XYZ<-read.delim(‘clipboard’,header=TRUE), su R e ho subito eseguito un analisi statistica descrittiva attraverso il comando summary(XYZ) dove poi il programma mi restituisce i valori di minimo, massimo mediana media varianza range deviazione standard gli indici di posizione.

Per un analisi esplorativa dei dati attraverso i comandi hist(), pie() e plot() visualizzo i diagrammi a istogramma, a barre, a torta e a dispersione per rendere i dati raccolti più espliciti e capire l’andamento attraverso appunto tali grafici.

Inoltre attraverso excel ho costruito grafici che chiarissero ancora di più la situazione dei dati divise per aree geografiche per capire dove questi reati avvenissero maggiormente e successivamente un altro grafico che riguarda l’intera Italia per capire se tale fenomeno è in diminuzione o in crescita.

Successivamente ho deciso di concentrarmi sui dati del 2015 e del 2016 e cercare una correlazione tra i due anni calcolando r valore che se r>0 correzione positiva come nel mio caso.

Ho calcolato il modello di regressione lineare, con la formula Y=a +bx nella quale a rappresenta l’intercetta della retta e b indica il coeff angolare, ovvero quanto varia in media y all’aumento di una unità di x.

Si passa a determinare i due coefficienti a e b tramite le formule indicate nel lavoro applicato: dal valore b dipende la pendenza della retta di regressione, in quanto se b>0 la retta è crescente, se <0 decrescente, se =0 parallela all’asse x.

Infine ho calcolato il test d’ipotesi dove: si considera H0 (detta ipotesi nulla) che rappresenta l’ipotesi da sottoporre a verifica e H1 (detta ipotesi alternativa) che risulterebbe valida nel caso in cui non lo fosse H0. Per il test bisogna identificare il numero del campione (n) la deviazione standard (S) e la media (X segnato), trovato t verifico nella tabella che è compreso tra i due valori negativo e positivo, nel mio caso rientrava nel range quindi non ho rifiutato l’ipotesi nulla.

CONCLUSIONI

Dai dati statistici acquisiti emerge che dal 2008 al 2016 sono in diminuzione i dati relativi alle violazioni edilizie ed Il numero dei procedimenti per questo tipo di violazioni è più alto in Campania, nel Lazio, in Sicilia, in Puglia, in Calabria.