mieszk <- read.table("dane/mieszkania.txt", header = TRUE, sep = ";", dec = ",")
mieszk
str(mieszk)

library(dplyr)
library(tidyverse)

#zadanie2
#podpunkt a
sred <- mean(mieszk$cena)

dfOpcje <- mieszk %>%
  group_by(miasto) %>%
  filter(miasto == "Warszawa" & cena > sred)
dfOpcje

dfDzielnia <- dfOpcje %>%
  group_by(dzielnica) %>%
  summarise(ilosc=n()) %>%
  mutate(odsetek=round((ilosc/sum(ilosc)),2)) %>%
  arrange(ilosc)
dfDzielnia

#podpunkt b
library(e1071)
podb <- mieszk %>%
  group_by(miasto) %>%
  filter(rok == 2010 & miesiac == 12) %>%
  summarise(sred = mean(cena),
            mediana = median(cena),
            kurtoza = kurtosis(cena),
            wspasy = skewness(cena),
            odchylenie = sd(cena))
podb

ggplot(podb, aes(x = miasto, y = mediana)) +
  geom_col() +
  labs(x="Miasto", y = "Mediana ceny")

#podpunkt c
head(mieszk)

podc <- mieszk %>%
  group_by(dzielnica) %>%
  filter(dzielnica == "Wola"| dzielnica =="Zoliborz")
  #summarise(srednia = mean(cena)) %>%
 # mutate(cena)
podc

#H0: Cena w tych dzielnicach sie nie rózni
#H1: Cena w tych dzielnicach sie różni

ggplot(podc, aes(x=dzielnica, y = cena))+
  geom_boxplot()

podcc <- mieszk %>%
  group_by(dzielnica) %>%
  filter(dzielnica == "Wola"| dzielnica =="Zoliborz") %>%
  summarise(srednia = mean(cena))

podcc

t.test(podcc$srednia, mu=0 ,conf.level = 0.95)
#Wnioski: Nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy H0.

#podpunkt d
bank <- read.table("dane/bankFull.csv", header = TRUE, sep = ";", dec=",")
str(bank)

podd <- bank %>%
  group_by(marital, default) %>%
  summarise(ilosc=n(),
            kur = kurtosis(age))
prop.test(815,n = 815+44396,conf.level = 0.95,correct=TRUE)

podd
table(bank$default)

#zadanie3
sok <- c("kubus", "pysio", "leon", "bobo frut")
cena <- c(1.2, 1.35, 1.65, 1.99)
cukier <- c(11.5, 12, 10, 9.6)
dfSok <- data.frame(sok, cena, cukier)
dfSok

kas <- c("bla", "hahaha", "max", "lololo")
man <- c(6, 5, 4, 3)
kij <- c(1, 2, 3, 4)
dfBla <- data.frame(kas, man, kij)
dfBla

dfSok$SRA <- c()
dfSok$DRA <- c()
dfSok[,c("SRA", "DRA")] <- dfBla[,c("kas", "man")]
dfSok