%% Caricamento dati
X=readtable('TAGLIAT40MIS.xlsx','Sheet','Dati','Range','A3:C43');

%% Conto il numero di missing per ogni colonna
% il vettore nummis conterrà il numero di missing per ogni colonna
% Implementazione da pivellissimi
nummis=zeros(1,3);
nummiss(1)=sum(ismissing(X(:,1)));
nummiss(2)=sum(ismissing(X(:,2)));
nummiss(3)=sum(ismissing(X(:,3)));
disp('Numero di missing per ogni colonna')
disp(nummiss)

% Le funzioni MATLAB restituiscono un valore vero se si è in presenza di un
% missing value si chiamano isnan e ismissing. isnan richiede come input
% una matrice di numeri (array), ismissing al contrario ammette come input
% non solo le matrici di numeri ma anche le table (e le timetable ossia le
% table che hanno come nomi delle righe i tempi).

%% Implementazione tramite cicli for
% nummiss1 = numero di valori mancanti per ogni colonna
nummiss1=zeros(3,1);
% mea= medie omettendo i missing values
meas=nummiss1;
% sigmas = deviazioni standard omettendo i missing values
sigmas=meas;
% Outsup  = outliers superiori
Outsup=meas;
% Outinf =outliers inferiori
Outinf=meas;
for j=1:3
    Xj=X{:,j};
    nummiss1(j)=sum(ismissing(Xj));
    meas(j)=mean(Xj,'omitnan');
    sigmas(j)=std(Xj,'omitnan');
    perc=prctile(Xj,[25 75]);
    PTsup=perc(2)+1.5*(perc(2)-perc(1));
    PTinf=perc(1)-1.5*(perc(2)-perc(1));
    Xjsenzamissing=Xj(~ismissing(Xj));
    Outsup(j)=sum(Xjsenzamissing>PTsup);
    Outinf(j)=sum(Xjsenzamissing<PTinf);
end

% Tramite la funzione size(X,1) vado a trovare il numero di righe della
% table X
n=size(X,1);
% Percentuale di valori mancanti per ogni colonna
percmiss=100*nummiss1/n;

% Commento: il numero dei valori anomali inferiori per la prima variabile
% in MATLAB è pari a 2. Al contario nell'implementazione Excel utilizzando
% al formula ESC.QUARTILE per trovare i punti di inferiore risultava pari a
% 1. Il numero dei valori anomali inferiori è pari a 2 in Excel (come in
% MATLAB) se si utilizza la formula INC.QUARTILE

Ma=[nummiss1 meas sigmas nummiss1 percmiss Outinf Outsup ];

% Trasformo la matrice Ma in una table
Matable=array2table(Ma,'RowNames',X.Properties.RowNames,...
    'VariableNames',{'Nmis' 'Media' 'Deviazione std' 'Mancante cont' ...
    'Mancante perc' 'estremi Min' 'estremi Max'});
disp(Matable)
%% Calcolo degli istogrammi e dei boxplot
% tramite il comando subplot(2,3,5) ad esempio creiamo una finestra grafica
% che può accogliere 6 grafici (due per ogni riga e tre per ogni colonna)
% La sintassi subplot(2,3,5) significa "vai ad inserire il grafico nel
% pannello 5 (ossia nel pannello in basso in mezzo)"
for j=1:3
    Xj=X{:,j};
    subplot(2,3,j)
    Xjsenzamissing=Xj(~ismissing(Xj));
    boxplot(Xjsenzamissing)
    title(X.Properties.VariableNames(j))
    subplot(2,3,j+3)
    histogram(Xjsenzamissing,8)
    title(X.Properties.VariableNames(j))
end