%% Domanda 1
% Utilizzando il seed 1000 generare una matrice di dimensione 10x3
% di numeri provenienti dalla distribuzione normale con media 5 e varianza
% 10. Denominare questa matrice con le prime 3 lettere del proprio cognome.
% Calcolare la distanza Euclidea e la distanza di Mahalanobis tra la riga 2
% e la riga 9 di questa matrice. Mostrare i risultati tramite la funzione
% disp.


%% Domanda 2
% Caricare in memoria la table di dimensione 200x6 contenente le
% caratteristiche di 200 banconote tramite l'istruzione
% load('swiss_banknotes');
% Calcolare e commentare l'indice di asimmetria per la terza variabile.
% Dopo aver standardizzato i dati, applicare la cluster analysis utilizzando
% il metodo gerarchico del legame medio.
% Rappresentare il dendrogramma. Tagliare il dendrogramma in modo da
% formare 3 gruppi. Rappresentare graficamente l'allocazione delle unità ai
% 3 gruppi che sono stati
% ottenuti tramite la matrice dei diagrammi di dispersione.


%% Domanda 3
% Data la seguente tabella di contingenza
% farmaco  \Effetto_terapia     si            forse   no
%   farmaco A                    236             249    215
%   farmaco B                    224             263    213
%   farmaco C                    234             247    219
%
% Calcolare gli indici di associazione tra il tipo di farmaco e l'effetto
% della terapia. Commentare i risultati.
% Implementare manualmente il test Chi2 ed il relativo p-value.
% Confrontare il risultato con quello che si ottiene applicando la funzione
% corrNominal.m
% Effettuare l'analisi delle corrispondenze e commentare i
% risultati. Qual è il farmaco più efficace e quello meno efficace?