GRUPA 1
1. Pogrupować dane z pliku dane_usmiech2.csv według pól x i y
na 5 klas metodą grupowania wokół centroidów (być może warto użyć
wersji dla dużej ilości danych). Następnie przeanalizować częstości
występowania elementów z różnych klas (pole klasa) w wybranych skupiskach.
Policzyć jaka cześć elementów "odstaje" od najczęstszych wyborów
w swoich skupiskach.
Uwaga: przed wykonaniem zadania proponuję ustawić generator liczb
pseudolosowych poleceniem set.seed(2011).
2. Dopasować możliwie dobry model regresji (parametrycznej)
do zależności y od x w 4-tej klasie danych dane_usmiech2.csv
3. Narysować histogram oraz estymator gęstości dla
zmiennej x w 1-szej klasie danych dane_usmiech2.csv.
Przetestować hipotezę, że dane te pochodzą z rozkładu normalnego.