### PRIKLAD 1 ###########################################################################################
### a (nacteni a filtrace hodnot)
data <- read.delim(...)
data.MS <- ...


### b (rozsah a rozmezi hodnot)
n <- ...
(tab <- data.frame(...))


### c
### d (test normality)


### e (test symetrie)


### f (Wilcoxonuv jednovyberovy test)
x0 <- ...
alpha <- ...
m <- sum(...)
wilcox.test(..., correct = F)
q <- qsignrank(...)
(tab <- data.frame(q))



### PRIKLAD 2 ###########################################################################################
### a (nacteni a filtrace hodnot)
data <- read.delim(...)
vir.SW <- ...
ver.SW <- ...


### b (rozsah a rozmezi hodnot)
n1 <- ...
n2 <- ...
(tab <- data.frame(...))


### c
### d (test normality u iris virginica)


### e (test normality u iris versicolor)


### f (test o podilu rozptylu)
alpha <- 0.01


### g (klasicky test o rozdilu strednich hodnot)
alpha <- 0.01
t.test(...)
q <- qt(...)
(tab <- data.frame(q)) 



### BONUS  ###########################################################################################
### a (nacteni a filtrace dat)
data <- read.delim(...)
data <- ... # odstraneni chybejicich hodnot
(data <- t(table(...))) # tabulka absolutnich simultannich cetnosti ve vhodnem tvaru


### b
### c (podminka dobre aproximace)
round(chisq.test(data, correct = F)$expected, 1) 


### d (vypocet (logaritmu) podilu sanci)
a <- ...; b <- ...; c <- ...; d <- ...
OR <- ... / ... 
lnOR <- log(...)

### e (test podilem sanci)
source('funkce-verze-03.R')
alpha <- ...
odds.ratio.test(...)
q1 <- ...
q2 <- ...
(tab <- data.frame(q1, q2))
