Prueba1_CBIT241.Rmd

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title: "Notas Prueba 1 - CBIT241 (2024)"
author: "Horacio Samaniego"
date: "`r Sys.Date()`"
output: html_document
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```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(warning = FALSE, message = FALSE)
library(ggplot2)
library(tidyverse)
library(kableExtra)

p1 = read.csv('~/Downloads/P1.csv',sep='\t')
```

## Cargar datos

```{r Table de Notas, message=FALSE, warning=FALSE}
p1 = read.csv('~/Downloads/P1.csv',sep='\t')

kable(p1, caption = "Puntajes y nota de prueba 1 (Ecología de paisaje)",booktabs = TRUE) |>
  kable_styling("hover") |>
  scroll_box( height = "300px")

```

# ¿Cómo le fué al curso?

Aqui la tabla de frecuencia de las notas. Es una distibución de cuantas pruebas tuvieron qué nota.
```{r}
print(table(p1$Nota))

```
De los 32 que dieron la prueba, hay 2 sietes, 8 rojos. Puedes ver también, según tu nota, en que percentil estás:

```{r, echo=FALSE}
summary(p1$Nota)

```


## ¿Debo preocuparme?
-   Nota 4.0 corresponde a un 60%
-   Como ocurre usualmente, existen 4 grupos. El "_promedio_", los que "_salvaron_", los "_sobresalientes_" y los que están "_super mal_", en ese orden.
    1.  Te sacaste entre un 5 y un 6

        Estás en el promedio

    2.  Estás cerca o debajo del 4

        Debes ponerle color, para entender los conceptos que se hablan en clases y ojalá mejorar tu rendimiento. Usa el Discord, pregunta y participa en clases. Creo que enecesitas un pequeño empujón para quedar contento con tu rendimiento

    3.  Estas cerca, o sobre el 6. Eres de los que le ha puesto mas color, y entusiasmo. Participa en Discord para contagiar con tu entusiamo a tus compañeros. Sigue aportando y preguntando!

    4.  Estás muy por debajo del 4. Debes preocuparte. Acercate al profe para ver que estas haciendo mal. Si es falta de etusiasmo, hay poco que pueden hacer por ti, recupéralo. Si lo intentaste, acercate y participa en la clase, siéntate mas adelante, interrumpe para exigir que te expliquen. Debes preocpuarte, si. Es muy probable que debas cambiar radicalmente tu aproximación al ramo y seguro que puedes apoyarte en el profe y un par de amigos.

## Distribución de notas

```{r}
ggplot(p1, aes(x = Nota)) + 
  geom_histogram(aes(y = ..density..), bins = 10, colour = 1, fill = "white") + 
  geom_density(lwd = 1.1, linetype = 1,colour = 4,fill = 4, alpha = 0.25,bw=0.35) +
  annotate("text", x=6.45, y=.25, label="(3)",color=2,cex=5) +
  annotate("text", x=5.2, y=.41, label="(1)",color=2,cex=5) +
  annotate("text", x=3.6, y=.17, label="(2)",color=2,cex=5) +
  annotate("text", x=2.3, y=.11, label="(4)",color=2,cex=5) +
  scale_x_continuous(breaks=c(1.0:7.0))

```