% Creare tramite ciclo oppure moltiplicazione matriciale la matrice 
% X che segue (punti 6)
%
%  6     8    10    12    14    16    18    20
%  9    12    15    18    21    24    27    30
% 12    16    20    24    28    32    36    40
% 15    20    25    30    35    40    45    50
% 18    24    30    36    42    48    54    60
% 21    28    35    42    49    56    63    70
% 24    32    40    48    56    64    72    80
%
%
% Caricare in memoria il dataset swiss_banknotes tramite l'istruzione
% load swiss_banknotes 
% Questo dataset contiene 6 caratteristiche di 200
% banconote.  Le prime 100 righe si riferiscono a banconote vere e le
% rimanenti 100 righe a banconte ritenute false.

% Per ogni variabile del dataset, costruire un grafico ad istogrammi con
% sovraimposta la densità normale e verificare l'adattamento. Inserire in
% ogni pannello il nome della variabile nel titolo dell'asse
% delle ordinate (asse y).
% Commentare il grado di adattamento alla distribuzione normale di ogni
% variabile. (punti 6)

% Per ogni variabile calcolare il test di asimmetria
% e mostrare il risultato nella command windows.
% Commentare i risultati (punti 6)

% Per ogni variabile calcolare il test di asimmetria
% per le banconte vere e per le banconote false
% e mostrare il risultato nella command windows.
% Commentare i risultati (punti 6)

% Costruire la matrice dei diagrammi di dispersione utilizzando simboli
% diversi per le banconote vere e le banconote false ed inserendo i boxplot
% univariati sulla diagonale principale e gli ellissi di confidenza in ogni
% pannello. Commentare il pannello dove si visualizza maggiormente la
% distinzione tra banconte vere e banconote false (punti 6)