logit model 
statistica multivariata 
2019/2020
MINI VALENTINA 

########################

getwd()
#change directory --> passito 

pass=read.csv2("passito.csv",header=T)
attach(pass)
str(pass)
summary(pass)  # per vedere i valori tendenziali delle variabili

#1.creaiamo la variabile dicotomica LIKE_PASSITO
# interveniamo sul dataset: se 7 o 6 --> 0 (referenza) se 0;5 --> 1 (non mi piace)

#2.  creiamo la variabile dicotomica SEX: 0 femmine; 1 mashio 

#3. creiamo anche la variabile dicotomica LIKE_WINE
#4. creiamo la variabile politomica AGE_RANK: 
	da 17 e 19: 0 (giovanissimi)
	da 20 a 25: 1 (molto giovani)
	da 26 a 36: 2 (giovani)
	da 37 a 47: 3 adulti
	da 48 a 58: 4 maturi
	da 59 a 69: 5 pensione
	da 70 a 79: 6 anziani 

# PRIMA DOMANDA DI RICERCA: la possibilità di amare il passito è legata al genere? 
xtabs(~LIKE_PAS+SEX,data=pass) # tavola di contingenza

# modello : 

#P(Y)=exp(b0+b1x1)/eexp(b0+b1x1)+1  --> la probabilità di Y di essere "vera" basata su alcuni parametri 


#risposta: si, la probabilità di amare il passito è legata al genere: infatti gli uomini hanno meno probabilità di amare il passito (-0.7402)
# il modello non è buono (differenza tra null deviance  eresidual deviance molto bassa) 
# ma il genere può essere una variabile di "contesto" 
# aggiungiamo alcuni predittori e consideriamo il genere come variabile di controllo 

RISPONDETE ALLE SEGUENTI DOMANDE DI RICERCA
# seconda domanda di ricerca: 
# la possibilità di amare il passito è legata all'età?

# terza domanda di ricerca: 
# la possibilità di amare il passito è legata alla preferenza per il vino in genere?