###############1. ariketa###############



#(a)
t <- read.table("/docencia/cuentas/8/839710/Desktop/Besoak.dat", header = TRUE)
plot(t$Besoa,t$Altuera)
plot(t$Oina,t$Altuera)
plot(t$Besoa,t$Oina)
#plot(t$Altuera,t$Sexua) ez du emaitza egokirik ematen

#(b)
x <- t$Oina
SXX <- sum(x*x)-(sum(x)*sum(x))/length(x)
y <- t$Altuera
SYY <- sum(y*y)-(sum(y)*sum(y))/length(y)
SXY <- sum(x*y)-(sum(x)*sum(y))/length(x)
rXY <- SXY/(sqrt((SXX*SYY)))

#(c)
##(i)
plot(t$Oina,t$Altuera)
abline(a= -50.4, b=5.3, col = "red")
abline(a= 57.5, b=2.8, col = "red")
##(ii)
G1 <- sum((y+50.4-5.3*x)*(y+50.4-5.3*x))
G2 <- sum((y-57.5-2.8*x)*(y-57.5-2.8*x))
#G2ren errorea txikiena denez bera da egokiena, Z2:ŷ = 57.5 + 2.8x, zuzena da egokiena
##(iii)
b1 = SXY/SXX
b0 = mean(y) - b1*mean(x)
#b0 eta b1, b0 = mean(y) - b1*mean(x) eta b1 = SXY/SXX, dituen zuzena izango da egokiena
abline(a= b0, b= b1, col = "blue")

###############2. ariketa###############
#(a)
r  <- read.table("/docencia/cuentas/8/839710/Desktop/humandevelopment.txt", header = TRUE, sep="\t")
a1 <- cor(r$INTERNET,r$C1.T)
a2 <- cor(r$INTERNET,r$GDP)
a3 <- cor(r$INTERNET,r$CO2)
a4 <- cor(r$INTERNET,r$CELLULAR)
a5 <- cor(r$INTERNET,r$FERTILITY)
a6 <- cor(r$INTERNET,r$LITERACY)
#GDPk du erlazio handiena eta FERTILITYk baxuena

#(b)
el <- lm(r$CO2~r$GDP)
plot(r$GDP,r$CO2)
abline(el)

herri10 <- 1.2638 + 0.3465*10
#10 mailako GDPa duenak 4.7288koa izango du

text(34.32,19.7,"AEB", pos=1)
text(28.1, 5.7, "Suitza", pos=1)

AEB <- 1.2638 + 0.3465*34.32
#13.15eko maila espero da
hondar1 <- 19.7-AEB
#6.54eko hondarra

Suitza <- 1.2638 + 0.3465*28.1
hondar2 <- 5.7 - Suitza