%% Testo dell'esercizio
% 1) Caricare i dati contenuti nel file Firm.xlsx in formato table.
% 2) Calcolare il massimo il minimo e la mediana di ogni variabile (quantitativa)
% 3) Trasformare le variabili peso e altezza rispettivamente in kg e cm. Inserire le variabili peso e altezza in una matrice di dimensioni nx2
% 4) Calcolare medie, deviazioni standard, varianze, minimo e massimo delle variabili peso e altezza
% 5) Calcolare la matrice nx2 degli scostamenti e degli scostamenti standardizzati del peso e dell'altezza
% 6) Rappresentare graficamente gli scostamenti standardizzati delle prime 10 unità (inserendo come etichette sull'asse delle ascisse i nomi). Aggiungere al grafico la legenda.
% 7) Calcolare gli indici di asimmetria e di curtosi.
% 8) Calcolare (e interpretare) i quantili che seguono [0.025 0.25 0.50 0.75 0.975]  della varaibile retribuzione (wage)
% 9) Rappresentare graficamente (e commentare) il boxplot della variabile altezza (per tutte le unità e poi distinto per sesso)
% 10) Calcolare la distribuzione di frequenza della variabile sesso (gender)  e fornirne una rappresentazione grafica adeguata
% 11) Assegnare la table iniziale ad una nuova variabile denominata Ycor (sempre in formato table). Costruire il boxplot della variabile retribuzione facendo riferimento ad Ycor. Modificare l'unità che presente una retribuzione superiore a 10000 con il valore 1916.26. Costruire il boxplot della variabile retribuzione modificata.
% 12)  Costruzione del grafico ad istrogrammi (utilizzando la funzione histogram) della retribuzione modificata, prima utilizzando il numero di classi di default e poi un numero di classi pari a 15
% 13) Costruzione del grafico ad istogrammi utilizando le classi presenti che seguono classes=1500:500:4000. Mostrare (tramite la funzione disp)  le  frequenze associate alle classi di cui sopra. Calcolare le frequenze di cui sopra in maniera alternativa utilizzando un ciclo for.
% 14) Costruzione della tabella di contingenza tra le variabili Education e Gender. Mostrare l'output in formato table.
% 15) Una volta terminato script salvare il file in formato mlx con il nome analisi_preliminari_out.mlx
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