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......@@ -83,6 +83,9 @@ navbar:
href: https://pdfs.semanticscholar.org/presentation/3f1f/3e041c26b836ba511ce513afd75c84d3df8a.pdf
- text: "Slides do Max Kuhn sobre o caret (useR! 2013)"
href: https://www.r-project.org/conferences/useR-2013/Tutorials/kuhn/user_caret_2up.pdf
- icon: fa-line-chart
text: "Notas"
href: notas.html
right:
- icon: fa-user
href: https://www.researchgate.net/profile/Walmes_Zeviani2
......
......@@ -242,14 +242,15 @@ nt %>%
print(right = FALSE, row.names = FALSE, print.gap = FALSE)
nt <- nt %>%
filter(!is.na(GRR))
filter(!is.na(GRR)) %>%
arrange(GRR)
#-----------------------------------------------------------------------
# Tabela em HTML.
library(DT)
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`. A nota do trabalho 1 teve peso 1/10, o trabalho 2 teve peso 2/10 e as sabatinas 7/10 para a média."
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 9, para obtenção do `S_escore`. A nota do trabalho 1 teve peso 4/10 e as sabatinas 6/10 para a média."
if (require(htmltools)) {
cap <- HTML("<strong>Tabela 1</strong>:", cap)
}
......@@ -324,68 +325,6 @@ ggplot(data = nt,
xlim(0, 100)
```
```{r, echo = FALSE, fig.cap = cap, message = FALSE, warning = FALSE, results = "hide"}
ggplot(data = nt,
mapping = aes(y = S_escore,
x = Faltas)) +
geom_jitter(height = 0, width = 0.5) +
geom_smooth(se = FALSE, span = 0.8, color = "gray50")
# Correlação de Spearman.
x <- with(nt, cor.test(x = S_escore, y = Faltas, method = "spearman"))
x$p.value
cap <- "**Figura 2**: Diagrama de dispersão que relaciona o escore final nas sabatinas e o número de faltas de cada aluno (Correlação de Spearman: rho = %0.2f, valor p = %0.3g)."
cap <- sprintf(cap, x$estimate, x$p.value)
```
```{r, include = FALSE, eval = FALSE, echo = FALSE, results = "hide", fig.cap = cap}
#-----------------------------------------------------------------------
# Análise multivariada das notas.
# X <- as.matrix(nts[, grepl("^S\\d", names(nts))])
X <- as.matrix(nt[, grepl("^(S|T)\\d", names(nt))])
# rownames(X) <- gsub("^([^ ]+)\\s.*", "\\1", nts$nome)
rownames(X) <- nt$GRR
str(X)
#--------------------------------------------
# Componentes principais.
pca <- princomp(x = X)
summary(pca)
pca$loadings
# screeplot(pca, type = "lines")
# biplot(pca)
#--------------------------------------------
# Agrupamento hierárquico.
cap <- "**Figura 3**: Agrupamento hierárquico dos GRRs baseado nas distâncias entre os vetores de notas das 10 sabatinas."
d <- dist(X)
hc <- hclust(d = d)
plot(hc,
hang = -1,
cex = 0.8,
main = NULL,
sub = "",
xlab = "GRR",
ylab = "Similaridade")
```
```{r, eval = FALSE, echo = FALSE, results = "asis"}
x <- knitr::kable(nt,
caption = cap,
row.names = FALSE,
na.string = "",
align = c("c", "c"))
cat(gsub("\\bNA\\b", "--", x), sep = "\n")
```
<style type="text/css">
/* ATTENTION: propriedades da tabela do DT::datatable() */
table.dataTable thead th,
......@@ -412,38 +351,3 @@ formatRound(table = dt,
columns = sapply(dt$x$data, FUN = is.decimal),
digits = 1)
```
<!--
\* A média final é uma média ponderada da nota das sabatinas (peso 0.6)
e dos trabalhos (peso 0.4). Foram realizadas 9 sabatinas e 2 questões
bonus. Destas 11 notas, apenas as 6 maiores ($\left\lfloor 0.75 \times 9
\right\rfloor = 6$) foram consideradas para compor o desempenho nas
sabatinas. A nota do T2 foi lançada como 70 para todos os alunos apenas
para fins de simulação. Em breve, a nota correta será lançada.
-->
```{r, include = FALSE, eval = FALSE}
# Ajuste da nota do trabalho 2.
# Importa a tabela com a nota do trabalho e o escore em cada quesito
# avaliado do trabalho.
da <- read.table("clipboard", header = TRUE, sep = "\t")
str(da)
m0 <- lm(nota ~ . - grupo, data = da)
par(mfrow = c(2, 2))
plot(m0)
layout(1)
drop1(m0, test = "F")
summary(m0)
cbind(fit = fitted(m0),
fit_round = round(fitted(m0)/5) * 5,
fit_ceil = ceiling(fitted(m0)/5) * 5,
obs = da$nota)
# Nota ajustada.
cat(ceiling(fitted(m0)/5) * 5, sep = "\n")
```
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