# data[].attributes.attachment_link.readable_text
## copiare da qui ##################
set.seed(1234); record = sample(200:300, 1); q1 = trunc(runif(1, min = 0.2 * record, max = 0.3 * record)); q2 = trunc(runif(1, min = 0.4 * record, max = 0.6 * record)); q3 = trunc(runif(1, min = 0.7 * record, max = 0.8 * record)); Gene = factor(c(rep(0, q2), rep(1, record - q2))); levels(Gene)[1:2] = c("f", "m"); Fenoti = numeric(record); Fenoti[q1:q2] = Fenoti[q3:record] = 1; Fenoti = factor(Fenoti); levels(Fenoti)[1:2] = c("caso", "controllo"); theta = 2 * pi * runif(record); erre = sqrt( - 2 * log(runif(record))); zuno = erre * cos(theta); Creatini = ceiling(85 + 12 * zuno); Creatini[0:q2] = floor(68 + 11* zuno[0:q2]); zdue = erre * sin(theta); Creatini = Creatini + trunc(numeric(record) + (8 + 2 * zdue) * (Fenoti == levels(Fenoti)[2])); Creatini = round(Creatini/18, 2); Muscola = trunc(pi * log(Creatini, 2)) + trunc( 10 * zdue)/10; ok = order(sample(record)); diabete2 = data.frame(Creatini[ok], Fenoti[ok], Gene[ok], Muscola[ok]); names(diabete2) = c("Albumina", "Genotipo", "Genere", "Urico"); attach(diabete2);write.csv(diabete2, "diabete2.csv")
## fino a qui ##################

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
la lezione del 6 novembre
titolo: LA DISTRIBUZIONE NORMALE o GAUSSIANA - parte seconda



attivita' numero 1, con R
 
 
In condizioni normali, i valori della pressione intraoculare (IOP)
 oscillano tra 12 e 20 mmHg

simulare le pressioni casuali di centomila soggetti

fare un boxplot e fare il summary, scoprire i quartili

capire con pnorm cosa sta succedendo

spiegare a cosa serve la funzione qnorm





attivita 2, Socrative





 attivita' numero 3, con JASP
 
 
importiamo il dataset studenti e decidiamo per mezzo del QQplot 
se i dati siano o non siano normali

 



 attivita' numero 4

# data[].attributes.body
(circa 5 Mb)

# data[].attributes.body
(circa 2.5Mb)

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
www = "https://biomatematica.weebly.com/uploads/5/8/8/9/58892685/studenti.csv"
studenti = read.csv(www, header = TRUE)
attach(studenti)

# data[].attributes.body
il dataset studenti in formato .csv, adatto ad R

# data[].attributes.body
il dataset studenti in formato .ods, adatto a Jasp

# data[].attributes.body
alcuni comandi utili