import streamlit as st
from scipy.stats import linregress

st.title('Vorhersage der deutschen CO2-Emissionen')

"Autor: <NAME> (https://github.com/flrs/)"

st.subheader("Über diese App")

"Diese App sagt die Deutschen pro-Kopf CO2-Emissionen aus dem Verbrennen fossiler Brennstoffe für Energie- und " \
"Zementgewinnung voraus."

"Die App ist Teil des Business Analytics A Kurses im Master Business Analytics an der " \
"Hochschule Düsseldorf (https://hs-duesseldorf.de)."

st.subheader("Vorhersage")

years = [2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020]
emissions_per_year = [10.3, 10.0, 10.1, 10.2, 9.7, 9.7, 9.7, 9.5, 9.1, 8.5, 7.7]

regression_result = linregress(years, emissions_per_year)
scipy_slope = regression_result.slope
scipy_intercept = regression_result.intercept

def scipy_model(desired_year):
    model_result = scipy_slope * desired_year + scipy_intercept
    return model_result

desired_year = st.number_input('Jahr', value=2022)

prediction = scipy_model(desired_year)
prediction_rounded = round(prediction, 2)

"Die Vorhersage der Emissionen für das ausgewählte Jahr ist:"

st.write(prediction_rounded)

"Tonnen pro Kopf pro Jahr"

st.subheader("Über das Modell und die Daten")

"Das Modell ist ein lineares Regressionsmodell auf Grundlage von Daten von 2010 bis 2020. " \
"Es steht ein Datenpunkt pro Jahr zur Verfügung."

"Die Daten stammen aus den folgenden Quellen:"

"- Global Carbon Project. (2021). Supplemental data of Global Carbon Project 2021 (1.0) [Data set]. Global Carbon Project. https://doi.org/10.18160/gcp-2021."
"- Andrew, <NAME>., & Peters, <NAME>. (2021). The Global Carbon Project's fossil CO2 emissions dataset [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.5569235."

import streamlit as st
from scipy.stats import linregress

st.title('Vorhersage der deutschen CO2-Emissionen')

"Autor: <NAME> (https://github.com/flrs/)"

st.subheader("Über diese App")

"Diese App sagt die Deutschen pro-Kopf CO2-Emissionen aus dem Verbrennen fossiler Brennstoffe für Energie- und " \
"Zementgewinnung voraus."

"Die App ist Teil des Business Analytics A Kurses im Master Business Analytics an der " \
"Hochschule Düsseldorf (https://hs-duesseldorf.de)."

st.subheader("Vorhersage")

years = [2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020]
emissions_per_year = [10.3, 10.0, 10.1, 10.2, 9.7, 9.7, 9.7, 9.5, 9.1, 8.5, 7.7]

regression_result = linregress(years, emissions_per_year)
scipy_slope = regression_result.slope
scipy_intercept = regression_result.intercept

def scipy_model(desired_year):
    model_result = scipy_slope * desired_year + scipy_intercept
    return model_result

desired_year = st.number_input('Jahr', value=2022)

prediction = scipy_model(desired_year)
prediction_rounded = round(prediction, 2)

"Die Vorhersage der Emissionen für das ausgewählte Jahr ist:"

st.write(prediction_rounded)

"Tonnen pro Kopf pro Jahr"

st.subheader("Über das Modell und die Daten")

"Das Modell ist ein lineares Regressionsmodell auf Grundlage von Daten von 2010 bis 2020. " \
"Es steht ein Datenpunkt pro Jahr zur Verfügung."

"Die Daten stammen aus den folgenden Quellen:"

"- Global Carbon Project. (2021). Supplemental data of Global Carbon Project 2021 (1.0) [Data set]. Global Carbon Project. https://doi.org/10.18160/gcp-2021."
"- Andrew, <NAME>., & Peters, <NAME>. (2021). The Global Carbon Project's fossil CO2 emissions dataset [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.5569235."
