sprawdzal     PB      PB      PB    ML          ML          ML
zad           glm     QR      reg   potencjaly  czasZycia   klaster razem   ocena
---------------------------------------------------------------------------------
A.Marek       3       0       2     2.5         1.5         1.5     10.5      4.0
D.Piotr       0       0       0     1.5         2.0         2.0      5.5      2.0
G.Pawel       0       3       2     1.5         1.0         2.5     10.0      3.5 
K.Joanna      0       0       2     2.0         1.5         3.0      8.5      3.0
K.Lukasz      3       0       2     2.0         2.0         2.5     11.5      4.0
M.Krzysztof   0       0       2     2.0         2.0         2.5      8.5      3.0
P.Pawel       0       0       2     2.5         1.5         3.0      9.0      3.5
W.Sergiusz    0       1.5     2     3.0         1.0         3.0     10.5      4.0
Z.Anna        1       0       2     3.0         0.0         3.0      9.0      3.5
Z.Piotr       3       0       1     2.0         1.0         3.0     10.0      3.5


Liczba_Punktow 7.0-8.5 9.0-10.0 10.5-11.5 12.0-13.0 13.5-16.0
Ocena                3      3.5         4       4.5         5

P U N K T A C J A

1. Regresja logistyczna.

	1-punkt za wyestymowanie parametrow beta 
	2-punkty za podstawienie do wzoru na szanse logarytmiczna:
  	log( P(sukces|x)/P(porazka|x))= t(x) %*% beta. 
  	Jesli ktos policzy to od razu wykorzystujac glm()$linear.predictors, 
  	to oczywiscie 3 punkty.

2. Zbuduj model lin.

	Tak jak w czerwcu:
        1-punkt za poszukiwanie outlierow 
        1-punkt za stepAIC, update, dropterm.

3. Estymator nieobciazony var(y) w modelu lin.

	2-punkty za wzory z wykladu sum( (y - Q %*%(t(Q) %*% y))^2 ) / (n-p) 
        ALBO 3-punkty za ( sum(y^2)-sum((t(Q) %*% y)^2 ) / (n-p).

4. Czas zycia zarowki.

	1-punkt za x=rgamma(1000,3,1); probkowy = mean(x<=1.5*quantile(x,0.75))
	1-punkt za numeryczny = pgamma(1.5*qgamma(0.75,3,1),3,1)

5. Wczytanie macierzy potencjalow kontaktowych.

	1-punkt za wczytanie za pomoca dir
	1-punkt za funkcje upperVec
	0.5-punkta za konwersje danych do macierzy X 210 x 12.
	0.5-punkta za sprawdzenie za pomoca boxplot.stats czy sa outliery

6. Klasteryzacja
	1-punkt za kmeans
	1-punkt za separowalnosc
	1-punkt za PCA.