%% ESERCIZIO I
% Caricare in memoria il dataset di FSDA citiesItaly.
% Trovare tutte le città il cui nome finisce per "no".
% Mostrare nella Command Window il valore aggiunto e l'indicatore di
% disoccupazione per questi record (punti 5).
load citiesItaly.mat
rownam=citiesItaly.Properties.RowNames;
sel=endsWith(rownam,'no');
disp(citiesItaly(sel,["addedval" "unemploy"]))

%% ESERCIZIO II
% Creare (tramite ciclo for oppure moltiplicazione matriciale) 
% la matrice che segue (punti 5)
%
%  8    16    24    32    40    48    56    64    72    80
% 14    28    42    56    70    84    98   112   126   140
% 20    40    60    80   100   120   140   160   180   200
% 26    52    78   104   130   156   182   208   234   260
% 32    64    96   128   160   192   224   256   288   320
% 38    76   114   152   190   228   266   304   342   380
%% moltiplicazione matriciale
% La prima colonna è la sequenza 8, 14, ..., 38
% La seconda colonna è la sequenza precedente moltitplicata per 2
% La terza colonna è la sequenza precedente moltitplicata per 3
% ...
% La decima colonna è la sequenza precedente moltitplicata per 10
X=(8:6:38)'*(1:10);
disp(X)
% In alternativa
% X=(4:3:19)'*(2:2:20);


%% Esercizio III (punti 20)
% Importare i dati della serie storica dei valori del tasso di cambio
% presenti nel file cambio.xlsx in formato table.
% Denominare questa table con le prime 3 lettere del proprio cognome.
% Il file cambio.xlsx si trova in http://www.riani.it/cambio.xlsx
% (punti 3)
% Assegnare alle due colonne delle table i nomi «date» e «tasso» e poi
% convertire la table in timetable (assegnare alla timetable il nome Yt)
% (punti 2)
% Calcolare la media del tasso di cambio per ogni anno prima utilizzando la
% funzione pivot (punti 3)
% poi senza utilizzare la funzione pivot (punti 3)
% Rappresentare graficamente l'andamento della serie storica annuale
% delle medie del tasso di cambio tramite la funzione stackedplot.
% Aggiungere come titolo del grafico il proprio nome, cognome
% e numero di matricola (punti 3) 
% Estrarre i record della timetable Yt che vanno dal 2 di dicembre 2018 al
% 21 di dicembre 2018 (compreso). Mostrare questi record nella Command
% Window (punti 3)
% Calcolare la media del tasso di cambio dei record estratti al punto
% precedente escludendo i valori missing. Mostare il valore della media
% nella Command Window (punti 3)

% Domanda facoltativa: controllare tramite assert che le due
% implementazioni per il calcolo delle medie dei tassi di cambio per
% ogni anno producano gli stessi risultati

RIA=webread('http://www.riani.it/cambio.xlsx');
RIA.Properties.VariableNames={'date' 'tasso'};
Yt=table2timetable(RIA);

% Media dei tassi di cambio tramite chiamata alla funzione pivot
Ytpiv=pivot(Yt,'Rows','date',RowsBinMethod='year',Method='mean',RowLabelPlacement='rownames');

% Media dei tassi di cambio senza chiamata alla funzione pivot
Ytret=retime(Yt,"yearly","mean");

% Controllo uguaglianza delle due implementazioni

diff=max(abs(Ytpiv{:,1}-Ytret{:,1}))<1e-12;
assert(diff,"Le due implementazioni differiscono")


stackedplot(Ytret)
title('Marco Riani 051485')

%% Estrazione di dati
startdate=datetime(2018,12,2);
enddate=datetime(2018,12,22);

TR=timerange(startdate,enddate);
Ytsel=Yt(TR,:);
MediaSenzaMis=mean(Ytsel,'omitmissing');
disp('Media dei valori del tax di cambio dal 2 di dicembre 2018 al 21 di dicembre 2018')
disp(MediaSenzaMis)


% Controllo uguaglianza delle due implementazioni

diff=max(abs(Ytpiv{:,1}-Ytret{:,1}))<1e-12;
assert(diff,"Le due implementazioni differiscono")