# podaci
data = c(10, 7, 8, 4, 5, 6, 6, 9, 5, 6, 3, 8,
          + 4, 6, 10, 5, 9, 7, 6, 2, 6, 5, 4, 8, 7, 5, 6)

# raspon podataka
range(data)

# podeoke
class_width = seq(1, 11, by=2)
class_width

# kreiranje tabela frekvencija
data.cut = cut(data, class_width, right=FALSE)
data.freq = table(data.cut)
cbind(data.freq)

par(mfrow=c(1,2))

# histogram
hist(data, 
     breaks=class_width, 
     col="slategray3", 
     border = "dodgerblue4",
     right=FALSE,
     xlab = "x-osa", 
     main = "Histogram")

# frequency polygon 
plot(data.freq, type="b")

# stablo lisce
stem(data)

# paket 'moments' gde se direktno racunaju koef pomerenosti i spljostenosti
library(moments)
skewness(data)
kurtosis(data)

# Boksplot za brzu identifikaciju autlajera
boxplot(data)



# Isto to samo za razlicite raspodele:
# gama
# eksponencijalnu
# zbir kvadrata normalnih raspodela...


# Reprezentativnost uzorka:

# iz normalne raspodele:
hist(rnorm(1000))


uzorak_los = 0
for(i in 1:1000)
{
  uzorak_los[i] = max(rnorm(1000))
}
hist(uzorak_los)