# Dati tratti da:

#http://openmv.net/info/cheddar-cheese

#Cheddar cheese
#Description:	Concentrations of acetic acid, H2S, and lactic acid in 30 samples of mature cheddar #cheese. A subjective taste value is also provided.

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originale<-read.csv("cheddar-cheese.csv",header=T,sep=",")
head(originale)


#Genero un predittore aggiuntivo, collineare a "Lactic" (a titolo esemplificativo)
set.seed(7)
MolFake<-originale$Lactic+(runif(n,min=0.1,max=0.3))

originale2<-data.frame(originale,MolFake=MolFake)


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# Analisi esplorativa del dataset

summary(originale2)

plot(originale2[,-1]) # Tolgo la prima colonna che indica solo il numero di campione


# Valutazione correlazioni tra predittori

COR<-cor(originale2[,c(2,3,4,6)])# La colonna 5 contiene la variabile Y (Taste)
round(COR,digit=1)

library(corrplot)
corrplot(COR)


#-------------------------------------------------------------------------------------
# Regressioni bivariate Y vs predittore

Model1<-lm(Taste~Acetic,data=originale2)

summary.lm(Model1)

#-- qui sotto predittore H2S

Model2<-lm()

summary.lm(Model2)

#-- qui sotto predittore Lactic

Model3<-lm()

summary.lm(Model3)

#-- qui sotto predittore MolFake

Model4<-lm()

summary.lm(Model4)


#-------------------------------------------------------------------------------------
# Regressioni multilineari

Model5<-lm(Taste~.,data=originale2)#il punto indica di usare tutti i predittori

summary.lm(Model5)

library(car)

vif(Model5)

# Scelgo solo uno dei predittori multicollineari: Lactic

Model6<-lm(Taste~Acetic+H2S+Lactic,data=originale2)

summary.lm(Model6)

vif(Model6)

# Costruire il modello con Acetic,H2S e l'altro predittore multicollineari: MolFake

Model7<-lm( )

summary.lm(Model7)

vif(Model7)


# Regressioni multilineari con 2 predittori

Model8<-lm(Taste~H2S+Lactic,data=originale2)

summary.lm(Model8)

vif(Model8)

#-----
# Provare un altro modello con 2 predittori (a piacere)

Model9<-lm(Taste~         ,data=originale2)

summary.lm(Model9)

vif(Model9)