1. Narysować histogram o 15 klasach dla zmiennej x dla danych z pliku 
dane_perla2.csv (z wyłączeniem klasy 3-ciej). Przetestować hipotezę, że 
pochodzą one z rozkładu jednostajnego na przedziale [-1,38; 1,385]. 
2. Pogrupować dane z pliku dane_perla2.csv według pól x i y na 4 klasy 
metodą k-średnich. 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). 
3. Dla danych z pliku czas_wykonania2.csv przetestować hipotezę, że wśród osób 
na 3-cim poziomie kwalifikacji kobiety wykonują badaną czynność tak samo szybko 
jak mężczyźni, przeciwko temu, że robią to wolniej na poziomie istotności 0,95.

Zadanie 2

dane=read.csv2("dane_perla2.csv")

dane

attach(dane)

#metoda k-srednich

#podzial danych (kolumna x i kolumna y) na 4 klasy

podzial=kmeans(dane[,1:2],4)

podzial

plot(dane[,1:2],pch=podzial$cluster,col=podzial$cluster)

kolor=c("red","orange","yellow","green")

plot(dane$x,dane$y,col="white",xlab="x",ylab"y")

text(dane$x,dane$y,dane$klasa,col=kolor[podzial$cluster])

(tabl=table(podzial=podzial$cluster,klasa=dane$klasa))

print("Blad na zbiorze uczacym:",quote=F)

sum(tabl)

1-sum(diag(tabl))/sum(tabl)

points(podzial$centers,cex=2,pch=19)

#policzyc jaka czesc elementow "odstaje"od najczęstszych wyborów w swoich skupiskach

(tabl[1,3]+tabl[2,3]+tabl[3,3]+tabl[4,3])/sum(tabl)

Zadanie 1

dane=read.csv2("dane_perla2.csv",head=T)

attach(dane)

dane1=data.frame(x=dane$x[klasa!=3])

dane1

k=15

w=1:k

w

dl=(1.385-(-1.38))

dl

#tworzymy podzial

podzial=w*dl/k

podzial

length(podzial)

szereg=table(cut(dane1$x,podzial))

szereg

barplot(szereg)

#policzymy stat.test

(teor=length(dane1$x)/k)

stat.test=sum(((szereg-teor)^2)/teor)

stat.test

qchisq(0.95,k-3)

Zadanie 3

dane=read.csv2("czas_wykonania2.csv")

dane

attach(dane)

poziom3=subset(dane1,kwalifikacje==3)

poziom3

t.test(czas[plec=="K"],czas[plec=="M"], alternative = c("greater"))

#Ponieważ wartość statystyki t wpada w przedział odrzucenia na poziomie istotności 0,95

#to odrzucamy hipotezę zerową, że kobiety i mężczyźni wykonują badaną czynność

#tak samo szybko, na rzecz hipotezy, że kobiety wykonują ją wolniej.

detach(dane)