#Zad1
library(readr)
dijabetes <- read_csv("Documents/nastava/StatBio/diabetes.csv")
View(dijabetes)

#Zad2
pie(table(dijabetes$gender))

#Zad3
table(dijabetes$frame)
barplot(table(dijabetes$frame))

#Zad4
dijabetes$height<-dijabetes$height*2.54

#Zad5
dijabetes$weight<-dijabetes$weight*0.454

#Zad6
plot(dijabetes$height, dijabetes$weight)

#Zad7
dijabetes$BMI<-dijabetes$weight/(dijabetes$height/100)^2

#Zad8
hist(dijabetes$glyhb, prob=TRUE, nclass = 10)

#Zad9
gluk<-dijabetes$glyhb
mean(gluk, na.rm = TRUE)
median(gluk, na.rm = TRUE)
min(gluk, na.rm = TRUE)
max(gluk, na.rm = TRUE)

#Zad10
plot(dijabetes$BMI, gluk)

#Zad11
mean(dijabetes$glyhb[dijabetes$gender=="male"], na.rm = TRUE)
mean(dijabetes$glyhb[dijabetes$gender=="female"], na.rm = TRUE)

#Zad12
dijabetes$rezultati<-ifelse(dijabetes$glyhb<5.7, "normalna razina", ifelse(dijabetes$glyhb<=6.5, "preddijabetes", "dijabetes"))

#Zad13
mean(dijabetes$age)
rez<-dijabetes$rezultati
mean(dijabetes$age[rez=="dijabetes"], na.rm = TRUE)

#Zad14
mean(dijabetes$weight[rez=="dijabetes"], na.rm=TRUE)
mean(dijabetes$weight[rez=="preddijabetes"], na.rm=TRUE)
mean(dijabetes$weight[rez=="normalna razina"], na.rm=TRUE)