inst/exams/tdp1718/tdp1718_master_yellow.R

In UBESP-DCTV/rexams: Exams check at UBESP

#'---
#'title: "Esame di R per il percorso di Tecniche della Prevenzione"
#'date: "19 giugno 2018"
#'author: "NOME_DEL_CANDIDATO"
#'output: html_notebook
#'---
#'<!-- ===================================================================== -->
#'<!-- ======================== PARTE DA IGNORARE ========================== -->
#'
#' ```{r setup, include = FALSE}
#' knitr::opts_chunk$set(
#'   comment  = '#>',
#'   error    = TRUE,
#'   collapse = TRUE
#' )
#' ```
#'<!-- =================== FINE DELLA PARTE DA IGNORARE===================== -->
#'<!-- ===================================================================== -->










#'<!-- ===================================================================== -->
#' # ISTRUZIONI
#'
#'<!-- ===================================================================== -->

#' Il presente script R è strutturato in modo tale da guidare lo studente nella
#' risoluzione dell'esame. Inoltre, al termine, si potrà produrre un documento
#' riportante l'intera soluzione con ogni output riportato.
#'
#'
#'
#'
#'
#' ## Informazioni preliminari
#'
#' * Chi lo desiderasse, può appoggiare il proprio cellulare sulla
#'   cattedra a faccia in sotto. Questo per evitare spiacevoli inconvenienti:
#'   chiunque infatti fosse trovato con un cellulare in mano durante il periodo
#'   di svolgimento del compito, così come il proprietario di qualunque
#'   cellulare che dovesse suonare (senza trovarsi appoggiato sulla cattedra),
#'   si vedrà annullato il compito e sarà allontanato dall'aula.
#'
#'
#' * È inoltre vietato parlare o scambiare informazioni di qualunque tipo con
#'   i colleghi che stiano svolgendo l'esame o terzi diversi dall'insegnate o
#'   il supervisore presente in aula. Chi venisse trovato a parlare, porgere o
#'   ricevere informazioni di qualunque natura a/da un collega si vedrà
#'   annullato il compito e sarà allontanato dall'aula.
#'
#'
#' * Per svolgere l'esame, il candidato dovrà completare questo stesso script
#'   negli spazi indicati, con codice R in grado di ottenere quanto di volta
#'   in volta richiesto nelle istruzioni del punto considerato.
#'
#'
#' * Quando non diversamente segnalato, ogni domanda avrà il valore di un punto.
#'   Ogni risposta corretta aggiungerà quindi un punto al totale, ogni risposta
#'   non data non modificherà il punteggio totale, ogni risposta sbagliata
#'   sottrarrà uno al punteggio totale.
#'
#'
#' * Saranno presenti domande con punteggio superiore (sia positivo se
#'   correttamente assolta, sia parimenti negativo se errata).
#'
#'
#' * PER OTTENERE L'IDONEITÀ SARÀ NECESSARIO (E SUFFICIENTE) TOTALIZZARE ALMENO
#'   9 (NOVE) PUNTI. Il punteggio massimo è pari a 15 + 1 punti. Il punto extra
#'   si riferisce all'ultima domanda, facoltativa: tale punto, a differenza
#'   degli altri, non può essere "perso" (ovvero sottratto in caso di risposta
#'   sbagliata) ma solo guadagnato.
#'
#'
#' * In ogni momento durante lo svolgimento del compito eseguendo i comandi che
#'   via via si trovano sotto ogni esercizio si può avere un'opinione in diretta
#'   sullo stato della domanda. Da notare che la risposta è puramente indicativa
#'   e a uso e consumo dello studente. Test sono stati fatti sulla correttezza
#'   dei controlli automatici ma non c'è garanzia siano infallibili. Sia che
#'   segnalino un errore sia che confermino una risposta esatta, la valutazione
#'   finale del compito e di ogni singola risposta sarà comunque univocamente
#'   demandata al docente a posteriori.
#'
#'
#' * Una volta terminato l'esame, salvare (senza rinominare) il presente script
#'   e lanciare dalla console il comando
#'
#'   > submit_my_exam()
#'
#'   Questo, produrrà il documento con il proprio esame, il risultato
#'   dell'esecuzione di ogni riga di codice scritto e il resoconto finale sul
#'   punteggio stimato. Il file generato sarà un HTML e al suo interno conterrà
#'   questo stesso script così come è stato salvato.
#'
#'
#' * Durante lo svolgimento del compito è consentito usare gli appunti
#'   personali, mentre non è consentito utilizzare dispositivi di comunicazione
#'   con terzi (cellulare, internet, ...)
#'
#'
#'
#'
#'
#'
#'
#'
#'
#'
#' ## Prima di cominciare
#'
#' * Inserire il proprio nome e cognome al posto di NOME_DEL_CANDIDATO alla
#'   quarta riga di questo script, affianco alla voce author (lasciando quanto
#'   si scrive incluso tra le virgolette).
#'
#'   !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
#'
#'   SE QUESTO NON DOVESSE AVVENIRE, IL COMPITO SARÀ CONSIDERATO NULLO E NON
#'   ATTRIBUIBILE AD ALCUNO STUDENTE IN NESSUN CASO.
#'
#'   !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
#'
#'
#'  * Si consiglia di scrivere tutte le chiamate a `library()` per caricare i
#'    pacchetti che si utilizzeranno (se se ne utilizzerano...) nello spazio
#'    non commentato immediatamente qui sotto, prima della parte di inizio
#'    dell'esame. In questo modo sarà più agevole e facilitata la lettura
#'    dello script. Seguire questa convenzione non è necessario ma vivamente
#'    consigliato.
#'

#+ package_loading, include = FALSE
library(rexams)
library(lattice)








#'<!-- ===================================================================== -->
#' # ESAME
#'
#'<!-- ===================================================================== -->
#'<!-- ===================================================================== -->
#' ## Domanda 1 (punteggio = 1)
#'
#' Per prima cosa è necessario impostare la cartella di lavoro (Working
#' Directory).
#'
#' Nel caso si usi del codice per eseguire questa operazione lo si scriva qui
#' sotto nello spazio senza i caratteri di commento iniziali `#'`.
#'
#' > NOTA: non è necessario impostare la cartella di lavoro tramite codice,
#'         è possibile infatti farlo anche "punta e clicca" da RStudio.
#'         Eseguire l'esercizio come si preferisce.
#'





#'<!-- --------------------------------------------------------------------- -->
#' Una volta impostata la cartella di lavoro, eseguire la seguente
#' istruzione (selezionarla e premere `CTRL + INVIO`). perchè lésercizio sia
#' giusto, quanto visualizzato nella console dovrebbe corrispondere
#' all'indirizzo richiesto. Dopodiché, passare alla domanda seguente.
#'
tdp1718_check_1()
#'<!-- ===================================================================== -->










#'<!-- ===================================================================== -->
#'<!-- ===================================================================== -->
#' ## Domanda 2 (punteggio = 1)
#'
#' A questo punto si possono caricare i dati.
#'
#' Completare il codice seguente per importare il dataset che si trova
#' all'interno del file `death_ita.csv` (che si trova già all'interno della
#' cartella di lavoro) in un dataframe dal nome `death_ita`.
#'
#' ESEMPIO:
#'
#' death_ita <- ...........
#'
#'<!-- ===================================================================== -->


death_ita <- read.csv("death_ita.csv", stringsAsFactors = FALSE)


#'<!-- --------------------------------------------------------------------- -->
#' Una volta completato il codice richiesto, eseguire la seguente istruzione
#' (selezionarla e premere `CTRL + INVIO`).
#'
#' Dopodiché, passare alla domanda seguente.
#'
tdp1718_check_2()
#'<!-- ===================================================================== -->










#'<!-- ===================================================================== -->
#' ## Domanda 3 (punteggio = 1)
#'
#'  Iniziare a investigare la base di dati ricavando il numero di righe e
#'  colonne, e il nome delle colonne.
#'
#' Scrivere, nello spazio non commentato, il codice per trovare le informazioni
#' richieste, assegnandole rispettivamente alle variabili: `numero_righe`,
#' `numero_colonne` e `nomi_colonne`.
#'
#'
#' ESEMPIO:
#'
#' numero_righe   <- ...............
#'
#' numero_colonne <- ...............
#'
#' nomi_colonne   <- ...............
#'


numero_righe   <- dim(death_ita)[1]

numero_colonne <- ncol(death_ita)

nomi_colonne   <- colnames(death_ita)



#'<!-- --------------------------------------------------------------------- -->
#' Una volta completato il codice richiesto, eseguire la seguente istruzione
#' (selezionarla e premere `CTRL + INVIO`).
#'
tdp1718_check_3()
#'<!-- ===================================================================== -->










#'<!-- ===================================================================== -->
#' ## Domanda 4 (punteggio = 1)
#'
#' Per uniformità di linguaggio, rinominare le colonne con nome inglese in
#' italiano.
#'
#' In particolare, scrivere nello spazio non commentato qui sotto, il codice
#' utile a modificare il nome della colonna `cause_of_death` in
#' `causa_del_decesso`.
#'
#'<!-- ===================================================================== -->


colnames(death_ita)[[1]] <- 'causa_del_decesso'


#'<!-- --------------------------------------------------------------------- -->
#' Una volta completato il codice richiesto, eseguire la seguente istruzione
#' (selezionarla e premere `CTRL + INVIO`).
#'
tdp1718_check_4()
#'<!-- ===================================================================== -->










#'<!-- ===================================================================== -->
#' ## Domanda 5 (punteggio = 1)
#'
#' Trasformare tutto il testo all'interno della variabile `causa_del_decesso` in
#' caratteri tutti minuscoli. Per esempio, `Diarrhoeal disease` deve diventare
#' `diarrhoeal disease`.
#'
#' Scrivere il codice che svolge il compito nello spazio non comentato qui
#' sotto.
#'
#'<!-- ===================================================================== -->


death_ita[[1]] <- tolower(death_ita[[1]])


#'<!-- --------------------------------------------------------------------- -->
#' Una volta completato il codice richiesto, eseguire la seguente istruzione
#' (selezionarla e premere `CTRL + INVIO`).
#'
tdp1718_check_5()
#'<!-- ===================================================================== -->










#'<!-- ===================================================================== -->
#' ## Domanda 6 (punteggio = 1)
#'
#' Sostituire nelle descrizioni dei decessi (dentro la variabile
#' `causa_del_decesso` del dataframe `death_ita`) ogni occorrenza dello spazio
#' con un *underscore* (ovvero il carattere `_`). Per esempio,
#' `diarrhoeal disease` deve diventare `diarrhoeal_disease`.
#'
#'<!-- ===================================================================== -->


death_ita[[1]] <- gsub(" ", "_", death_ita[[1]])


#'<!-- --------------------------------------------------------------------- -->
#' Una volta completato il codice richiesto, eseguire la seguente istruzione
#' (selezionarla e premere `CTRL + INVIO`).
#'
tdp1718_check_6()
#'<!-- ===================================================================== -->










#'<!-- ===================================================================== -->
#' ## Domanda 7 (punteggio = 2)
#'
#' Creare un dataframe con solamente la/le riga/e che riportano il/i caso/i in
#' cui la causa del decesso, l'anno e la classe di età del bambino
#' (variabile `mesi`) che hanno visto la più alta percentuale (relativa, ovvero
#' quella espressa dalla variabile `percentuale`) di decessi. Nominare il
#' dataframe risultante come `max_perc_death`.
#'
#' Esempio:
#'
#' max_per_death <- ...............
#'
#'<!-- ===================================================================== -->


max_perc_death <- death_ita[which.max(death_ita$percentuale), ]


#'<!-- --------------------------------------------------------------------- -->
#' Una volta completato il codice richiesto, eseguire la seguente istruzione
#' (selezionarla e premere `CTRL + INVIO`).
#'
tdp1718_check_7()
#'<!-- ===================================================================== -->
















#'<!-- ===================================================================== -->
#' ## Domanda 8 (punteggio = 2)
#'
#' Rinominare i livelli della variabile `mesi` secondo la seguante convenzione:
#'
#' "0-1"  = "neonato"
#' "2-59" = "fanciullo"
#' "0-59" = "prescolare"
#'
#'<!-- ===================================================================== -->


death_ita[["mesi"]] <- factor(death_ita[["mesi"]],
    levels = c("0-1", "0-59", "2-59"),
    labels = c("neonato", "prescolare", "fanciullo")
  )

#'<!-- --------------------------------------------------------------------- -->
#' Una volta completato il codice richiesto, eseguire la seguente istruzione
#' (selezionarla e premere `CTRL + INVIO`).
#'
tdp1718_check_8()
#'<!-- ===================================================================== -->







#'<!-- ===================================================================== -->
#' ## Domanda 9 (punteggio = 2)
#'
#' Trovare per ogni causa e ogni classe di età (variabile `mesi`) il valore
#' mediano della percentuale di decessi dovuti a tali cause in tali classi negli
#' presi in considerazione. In altre parole, creare una tabella in cui nelle
#' righe ci siano le cause di decesso, nelle colonne le classi di età e nelle
#' cui celle sia presente il valore mediano di probabilità negli anni di cui si
#' dispone di tale valore. Salvare la tabella con il nome `median_p_death_causes`
#'
#' SUGGERIMENTO: usare la funzione `tapply()`
#' ATTENZIONE  : gestire bene i dati mancanti, per esempio aggiungendo
#'               `na.rm = TRUE` all'interno della chiamata a `tapply()`.
#'
#' ESEMPIO:
#'
#' median_p_death_causes <- ..................
#'
#'<!-- ===================================================================== -->


median_p_death_causes <- tapply(
  X     = death_ita$percentuale,
  INDEX = list(death_ita$causa_del_decesso, death_ita$mesi),
  FUN   = median,
  na.rm = TRUE
)


#'<!-- --------------------------------------------------------------------- -->
#' Una volta completato il codice richiesto, eseguire la seguente istruzione
#' (selezionarla e premere `CTRL + INVIO`).
#'
tdp1718_check_9()
#'<!-- ===================================================================== -->










#'<!-- ===================================================================== -->
#' ## Domanda 10 (punteggio = 2 + 1)
#'
#' Produrre due dataframe, nominati rispettivamente `top_neo_2000` e
#' `top_neo_2016`, riportanti il primo i soli dati riferiti all'anno 2000 e ai
#' neonati, ordinati dalla causa più frequente alla meno frequente, il secondo
#' analogo ma per i dati del 2016.
#'
#'<!-- ===================================================================== -->


topdown <- death_ita[order(death_ita$percentuale, decreasing = TRUE), ]

top_neo_2000 <- topdown[topdown$mesi == 'neonato' & topdown$anno == 2000, ]
top_neo_2016 <- topdown[topdown$mesi == 'neonato' & topdown$anno == 2016, ]


#'<!-- --------------------------------------------------------------------- -->
#' Una volta completato il codice richiesto, eseguire la seguente istruzione
#' (selezionarla e premere `CTRL + INVIO`).
#'
tdp1718_check_10()
#'<!-- ===================================================================== -->










#'<!-- ===================================================================== -->
#' ## Domanda 11 (punteggio = 1)
#'
#' A partire dai due dataset creati alla domanda 10 (ovvero `top_neo_2000` e
#' `top_neo_2016`) creare due grafici distinti (ma del tutto analoghi) in cui si
#' apprezzi l'andamento negli anni della probabilità di decesso per le sole
#' prime tre cause di decesso al 2000 (un grafico) e per le prime tre cause al
#' 2016 (secondo grafico).
#'
#' Suddividere ciascun grafico in pannelli coerenti con la classe di età dei
#' bambini.
#'
#' Commentare quindi (riempiendo l'opportuno spazio qui sotto) il risultato.
#'
#'
#' NOTA: il punteggio per questa domanda è solo positivo, se sbagliata non
#' concorre a intaccare il punteggio ottenuto fino a questo momento. Inoltre,
#' essendo la grafica non "statica" non ci sarà alcuna "valutazione" automatica.
#'
#'
#' SUGGERIMENTI:
#'
#'   - usare il pacchetto `lattice` (da caricare all'inizio di questo script
#'     nella zona adibita ai pacchetti) e la sua funzione `xyplot()` per
#'     rappresentare il grafico sul sottoinsieme dei dati relativo solo alle
#'     cause di interesse, che mappi le percentuali in funzione degli anni,
#'     condizionatamente alle classi di età e raggruppate per causa. (si
#'     suggerisce inoltre di inserire l'opzione `type = 'l'` per rappresentare
#'     il grafico con delle linee e non con dei punti, e aggiungere l'opzione
#'     `auto.key = TRUE` per far comparire la legenda)
#'   - fare la stessa cosa per l'anno 2016.
#'
#'<!-- ===================================================================== -->

only_top_2000 <- death_ita[
  death_ita$causa_del_decesso %in% top_neo_2000[['causa_del_decesso']][1:3],
]
xyplot(percentuale ~ anno | mesi,
       groups = causa_del_decesso,
       data   = only_top_2000,
       auto.key = TRUE,
       type = 'l'
)


only_top_2016 <- death_ita[
  death_ita$causa_del_decesso %in% top_neo_2016[['causa_del_decesso']][1:3],
]
xyplot(percentuale ~ anno | mesi,
       groups = causa_del_decesso,
       data   = only_top_2016,
       auto.key = TRUE,
       type = 'l'
)


message("
  Commento alle figure prodotte (cancellare questa parentesi e i puntini):
  .............................................................................
  .............................................................................
  .............................................................................
  .............................................................................
")


#'<!-- --------------------------------------------------------------------- -->
#' Una volta completato l'esame, eseguire la seguente istruzione
#' (selezionarla e premere `CTRL + INVIO`) per avere una stima del punteggio
#' totale ottenuto.
#'
score_my_exam()
#'<!-- ===================================================================== -->