% Domanda 1 (punti 20)
% Caricare in memoria la table denominata bank_data tramite l'istruzione
% load bank_data
% Osservazione: assicurarsi di avere FSDA versione >=8.5.29
% La legenda delle variabili presenti in questo dataset è riportata di
% seguito
% - X1 = Personal loans,
% - X2 = Financing and hire-purchase,
% - X3 = Mortgages,
% - X4 = Life insurance
% - X5 = Share account
% - X6 = Bond account
% - X7 = Current account
% - X8 = Salary deposits
% - X9 = Debit cards
% - X10 = Credit cards
% - X11 =Telephone banking
% - X12 = Domestic direct debits
% - X13 = Money transfers. 
% - y = Profit/loss,
% Ad esempio X1 riporta il numero di personali 
% per ogni cliente della banca ...
% X7, il numero di conti correnti per ogni cliente della banca...
% Punti 3. Costruire la tabella di contingenza tra le variabili X1 e X7
% Punti 3. Fare il disp della tabella di contingenza aggiungendo i nomi
% delle righe e delle colonne. Quanti sono i clienti della banca che hanno
% 0 prestiti personali e 5 conti correnti?
% Punti 4 Verificare l'associazione tra le variabili X1 e X7 tramite
% l'indici Chi2. Calcolare e commentare il pvalue associato.
% Punti 2. Calcolare e commentare l'indice di Cramer.
% Punti 5 Effettuare l'analisi delle corrispondenze tra le variabili X1 e
% X7. COMMENTARE e fare il disp della percentuale di inerzia spiegata dalle
% prime due dimensioni latenti. 
% Punti 3. Calcolare l'inerzia del punto riga
% "presenza di 4 prestiti personali".

%% Domanda 2: 10 punti 
% Utilizzando il seed 12345 generare una matrice di dimensione 200x3
% di numeri provenienti dalla distribuzione uniforme nell'intervallo 8 12
% Denominare questa matrice con le prime 3 lettere del proprio cognome.
% Calcolare la distanza Euclidea e la distanza di Mahalanobis tra la riga 3
% e la riga 115 di questa matrice. Mostrare i risultati tramite la funzione
% disp.