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Recalcula as notas usando 6 sabatinas.

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...@@ -108,8 +108,8 @@ Estatística, está disponível em [Ementas DEST ...@@ -108,8 +108,8 @@ Estatística, está disponível em [Ementas DEST
| Tipo de avaliação | Quantidade | Peso na nota final | | Tipo de avaliação | Quantidade | Peso na nota final |
|:------------------:|:----------:|:------------------:| |:------------------:|:----------:|:------------------:|
| Sabatinas | ~10 | 60% | | Sabatinas | ~10 | 70% |
| Trabalhos | 2 | 40% | | Trabalhos | 2 | 30% |
<!-- . <!-- .
Pelo menos 25% das piores notas das sabatinas serão eliminadas. As Pelo menos 25% das piores notas das sabatinas serão eliminadas. As
......
...@@ -99,10 +99,16 @@ my_mean <- function(x, keep = floor(length(x) * 0.75)) { ...@@ -99,10 +99,16 @@ my_mean <- function(x, keep = floor(length(x) * 0.75)) {
# Média nas sabatinas. # Média nas sabatinas.
ms <- ntg %>% ms <- ntg %>%
summarise(S_escore = my_mean(nota)) %>% # summarise(k6 = my_mean(nota, keep = 6),
# k7 = my_mean(nota, keep = 7)) %>%
summarise(S_escore = my_mean(nota, keep = 6)) %>%
ungroup() ungroup()
# ms # ms
# plot(k6 ~ k7, data = ms, asp = 1)
# abline(a = 0, b = 1)
# sort(with(ms, (k6 - k7)/k7))
# Obtém formato com as notas das sabatinas nas colunas. # Obtém formato com as notas das sabatinas nas colunas.
ntgw <- ntg %>% ntgw <- ntg %>%
mutate(S = str_replace(S, "Sabatina ", "S")) %>% mutate(S = str_replace(S, "Sabatina ", "S")) %>%
...@@ -162,7 +168,7 @@ nts <- nts %>% ...@@ -162,7 +168,7 @@ nts <- nts %>%
library(DT) library(DT)
cap <- "Notas nas avaliações (S: sabatina) ordenadas pelo GRR. Valores entre 0 e 100." cap <- "Notas nas avaliações (S: sabatina) ordenadas pelo GRR. Valores entre 0 e 100. Foram consideradas as 6 maiores notas nas sabatinas, de um total de 10, para obtenção do S_escore."
if (require(htmltools)) { if (require(htmltools)) {
cap <- HTML("<strong>Tabela 1</strong>:", cap) cap <- HTML("<strong>Tabela 1</strong>:", cap)
} }
...@@ -202,7 +208,7 @@ dt ...@@ -202,7 +208,7 @@ dt
#----------------------------------------------------------------------- #-----------------------------------------------------------------------
# Visualização. # Visualização.
cap <- "**Figura 1**: Escore final das sabatinas em função do GRR. Cores indicam grupos conforme corte do escore classes." cap <- "**Figura 1**: Escore final das sabatinas em função do GRR. Cores indicam grupos conforme corte do escore em classes com limites em 40 e 70."
# # Acumulada empírica. # # Acumulada empírica.
# ggplot(nts, aes(x = S_escore)) + # ggplot(nts, aes(x = S_escore)) +
...@@ -239,7 +245,7 @@ ggplot(data = nts, ...@@ -239,7 +245,7 @@ ggplot(data = nts,
x <- with(nts, cor.test(x = S_escore, y = Faltas, method = "spearman")) x <- with(nts, cor.test(x = S_escore, y = Faltas, method = "spearman"))
x$p.value x$p.value
cap <- "**Figura 2**: Diagrama de dispersão relacionando o escore final nas sabatinas e o número de faltas (Spearman, rho = %0.2f, valor p = %0.3g)." cap <- "**Figura 2**: Diagrama de dispersão que relaciona o escore final nas sabatinas e o número de faltas de cada aluno (Correlação de Spearman: rho = %0.2f, valor p = %0.3g)."
cap <- sprintf(cap, x$estimate, x$p.value) cap <- sprintf(cap, x$estimate, x$p.value)
``` ```
...@@ -266,7 +272,7 @@ pca$loadings ...@@ -266,7 +272,7 @@ pca$loadings
#-------------------------------------------- #--------------------------------------------
# Agrupamento hierárquico. # Agrupamento hierárquico.
cap <- "**Figura 3**: Agrupamento hierárquico dos GRR baseado nas distâncias entre os vetores de notas das sabatinas." cap <- "**Figura 3**: Agrupamento hierárquico dos GRRs baseado nas distâncias entre os vetores de notas das 10 sabatinas."
d <- dist(X) d <- dist(X)
hc <- hclust(d = d) hc <- hclust(d = d)
......
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