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CE001-MB

  • A média final (M) é a média das 7 maiores notas, já arredondada para cima.
  • Situação (Sit): Ap: aprovado, Ex: exame, Re: reprovado
mb <- read.csv2('misc/notas-MB.csv')
mb <- mb[rowSums(!is.na(mb[,-1]))>0,]
##mb <- mb[order(mb$Matrícula), ]
final <- mb$Final
mb <- mb[, -ncol(mb)]
## Cálculo da média final
mb$M <- calc.media(da = mb[, -1], np = 7)
## Arredonda para 70 aqueles com média final igual a 69
mb$M[mb$M == 68] <- 70
mb$M[mb$M == 69] <- 70
## Insere situação
mb$Sit <- sit(x = mb$M)
mb$Final <- final
mb$MediaFinal <- ifelse(mb$Sit!='Ex', mb$M,
  ifelse(is.na(final), ceiling(mb$M/2), ceiling((mb$M+final)/2)))
mb$Resultado <- ifelse(mb$MediaFinal>49, "Aprovado", "Reprovado")
kable(mb, row.names = FALSE)
Matrícula S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 M Sit Final MediaFinal Resultado
GRR20152057 68 88 86 90 90 91 85 NA NA 100 90 Ap NA 90 Aprovado
GRR20152082 48 68 24 86 40 40 40 80 60 100 70 Ap NA 70 Aprovado
GRR20130332 76 34 66 68 70 56 55 90 70 80 75 Ap NA 75 Aprovado
GRR20158954 86 56 5 64 30 48 45 100 60 NA 66 Ex 9 38 Reprovado
GRR20151704 NA 30 30 74 60 36 75 70 70 100 70 Ap NA 70 Aprovado
GRR20141513 63 78 78 82 40 56 55 60 NA 100 74 Ap NA 74 Aprovado
GRR20155858 79 82 43 72 60 48 50 80 80 100 79 Ap NA 79 Aprovado
GRR20157882 73 52 NA 60 10 48 65 70 40 NA 59 Ex NA 30 Reprovado
GRR20151584 70 48 NA 70 20 44 45 40 50 80 59 Ex 13 36 Reprovado
GRR20158408 78 82 64 100 70 84 75 NA NA 100 85 Ap NA 85 Aprovado
GRR20152917 75 60 63 66 90 84 50 80 100 100 85 Ap NA 85 Aprovado
GRR20145231 68 66 90 78 60 NA NA 90 NA 80 76 Ap NA 76 Aprovado
GRR20137411 NA 46 35 84 60 40 70 70 50 80 66 Ex 47 57 Aprovado
GRR20140726 71 56 87 88 50 66 55 70 80 100 81 Ap NA 81 Aprovado
GRR20151260 80 30 32 70 60 64 60 110 70 100 80 Ap NA 80 Aprovado
GRR20151297 72 46 NA NA NA NA NA NA NA NA 17 Re NA 17 Reprovado
GRR20152670 54 40 28 66 NA NA NA NA NA NA 27 Re NA 27 Reprovado
GRR20152787 64 70 92 82 60 80 65 100 90 100 88 Ap NA 88 Aprovado
GRR20142928 78 88 91 96 70 76 90 100 80 NA 89 Ap NA 89 Aprovado
GRR20157822 65 74 4 NA 30 52 60 10 80 NA 53 Ex NA 27 Reprovado
GRR20153767 35 58 84 84 20 44 40 100 50 95 74 Ap NA 74 Aprovado
GRR20113106 NA NA 0 NA NA NA NA NA NA NA 0 Re NA 0 Reprovado
GRR20127314 52 NA 28 72 40 52 65 80 90 100 73 Ap NA 73 Aprovado
GRR20132857 66 42 23 76 20 52 70 70 80 80 71 Ap NA 71 Aprovado
GRR20141348 69 52 47 70 80 60 65 100 60 95 77 Ap NA 77 Aprovado
GRR20132932 94 42 80 66 60 52 70 50 70 95 77 Ap NA 77 Aprovado
GRR20135918 85 74 77 94 80 80 60 70 80 NA 82 Ap NA 82 Aprovado
GRR20146982 80 88 92 86 70 76 70 NA 80 100 86 Ap NA 86 Aprovado
GRR20154108 84 84 65 94 80 56 64 90 NA NA 81 Ap NA 81 Aprovado
GRR20153807 41 16 45 82 70 60 60 80 70 0 67 Ex 33 50 Aprovado
GRR20143886 77 44 24 66 30 36 55 NA NA NA 48 Ex NA 24 Reprovado
GRR20159607 48 58 23 72 60 32 40 40 50 60 56 Ex 15 36 Reprovado
GRR20159933 62 84 66 88 70 44 25 50 80 100 79 Ap NA 79 Aprovado
GRR20133825 72 34 18 68 60 48 40 50 60 NA 57 Ex 12 35 Reprovado
GRR20144018 92 88 92 72 80 NA 70 80 NA 95 86 Ap NA 86 Aprovado
GRR20157747 29 36 NA NA NA NA NA NA NA NA 10 Re NA 10 Reprovado
GRR20140076 84 56 71 100 30 76 55 60 50 90 77 Ap NA 77 Aprovado
GRR20150593 72 44 81 96 60 44 75 70 80 100 82 Ap NA 82 Aprovado
GRR20144489 70 48 83 74 10 44 50 100 50 80 73 Ap NA 73 Aprovado
GRR20155146 61 56 9 58 50 52 75 80 70 80 70 Ap NA 70 Aprovado 
data1 <- rbind(mb[which(rowSums(!is.na(mb[,2:ncol(mb)]))>0),],
               data.frame(Matrícula='', mb[1,-1]*0))
ns <- ncol(data1)-1
na <- nrow(data1)
data1$Total <- rowSums(data1[,2:(ns+1)], na.rm=TRUE)
data1$Aluno <- factor(substring(data1$Mat, 6))##, substring(data1$Mat, 6)[order(data1$Total, decreasing = TRUE)])
angle <- 90 -360*(rank(data1$Aluno)-0.5)/na
data1$angle <- ifelse(angle<(-90), angle + 180, angle)
data <- data.frame(
  Aluno=rep(data1$Aluno, ns),
  Etapa=rep(paste0('E', 1:ns), each=na),
  Nota=unlist(data1[,2:(ns+1)]))
p = ggplot(data) +
  # Add the stacked bar
  geom_bar(aes(x=Aluno, y=Nota, fill=Etapa), stat="identity", alpha=0.5) +
  scale_fill_viridis(discrete=TRUE) +
  ##geom_abline(slope=0, intercept=0:ns*70, col=c('gray'))+
  geom_abline(slope=0, intercept=c(ns*c(40,70), 7*70), col=c('red', 'green', 'blue'))+
##  annotate("text", x = rep(1.5, ns+1), y = 70*0:ns, label = sprintf('%02d', 70*0:ns) , color="brown", size=3, hjust=1, angle=45) +
  annotate("text", x = 1, y = c(ns*c(40,70), 7*70), label = sprintf('%02d', c(ns*c(40,70), 7*70)), color=c('red','green','blue'), size=4 , angle=45, hjust=0.5) +
  theme_minimal() +
  theme(
    legend.position = "none",
    axis.text = element_blank(),
    axis.title = element_blank(),
    panel.grid = element_blank(),
    plot.margin = unit(rep(0,4), "cm")
  ) +
  geom_text(data=data1, aes(x=Aluno, y=max(data1$Total)+50, label=Aluno), color="black", fontface="bold",alpha=0.6, size=3, angle=data1$angle, inherit.aes = FALSE ) +
  coord_polar()
  ##geom_text(data=data1, aes(x=Aluno, y=max(data1$Total)+15, label=Aluno), color="black", fontface="bold",alpha=0.6, size=4, inherit.aes = FALSE, angle=90)
p

CE001-N

  • A média final (M) é a média das 6 maiores notas, já arredondada para cima.
  • Situação (Sit): Ap: aprovado, Ex: exame, Re: reprovado
  • EX: nota do exame, MF: média final já arredondada para cima
n <- read.csv("misc/notas_ce001-N.csv")
n <- n[order(n$Matrícula), ]
exame <- n$EX
n <- n[, -ncol(n)]
## Cálculo da média final
n <- cbind(n, M = calc.media(da = n[, -1], np = 6))
## Arredonda para 70 aqueles com média final igual a 69
n$M[n$M == 69] <- 70
## Insere situação
n$Sit <- sit(x = n$M)
## Insere exame
n$EX <- exame
## Calcula média final após exame
n$MF <- ifelse(n$Sit == "Ex",
               ceiling((n$M + n$EX)/2),
               n$M)
## Resultado final
n$Resultado <- ifelse(n$MF > 49, "Aprovado", "Reprovado")
str(n)
'data.frame':   57 obs. of  15 variables:
 $ Matrícula: Factor w/ 57 levels "GRR20118368",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
 $ S1       : int  58 NA 58 74 NA 72 NA 70 56 NA ...
 $ S2       : int  52 72 68 70 66 88 34 42 70 56 ...
 $ S3       : int  72 76 48 88 NA 42 62 60 62 NA ...
 $ S4       : int  60 54 68 48 NA 68 58 58 72 80 ...
 $ S5       : int  NA 58 44 76 NA 44 30 60 66 26 ...
 $ S6       : int  48 64 60 26 NA 48 38 54 60 NA ...
 $ S7       : int  66 NA 36 66 NA 70 46 48 72 NA ...
 $ S8       : int  52 48 44 64 NA 56 NA 28 48 NA ...
 $ S9       : int  40 60 80 80 NA 70 50 80 50 NA ...
 $ M        : num  60 64 64 76 11 71 48 64 67 27 ...
 $ Sit      : chr  "Ex" "Ex" "Ex" "Ap" ...
 $ EX       : int  25 20 15 NA NA NA 20 15 5 NA ...
 $ MF       : num  43 42 40 76 11 71 34 40 36 27 ...
 $ Resultado: chr  "Reprovado" "Reprovado" "Reprovado" "Aprovado" ...
table(n$Sit)

Ap Ex Re 
17 35  5 
table(n$Resultado)

 Aprovado Reprovado 
       25        32 
prop.table(table(n$Resultado))

 Aprovado Reprovado 
0.4385965 0.5614035 
kable(n, row.names = FALSE)
Matrícula S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 M Sit EX MF Resultado
GRR20118368 58 52 72 60 NA 48 66 52 40 60 Ex 25 43 Reprovado
GRR20120643 NA 72 76 54 58 64 NA 48 60 64 Ex 20 42 Reprovado
GRR20127181 58 68 48 68 44 60 36 44 80 64 Ex 15 40 Reprovado
GRR20127189 74 70 88 48 76 26 66 64 80 76 Ap NA 76 Aprovado
GRR20130332 NA 66 NA NA NA NA NA NA NA 11 Re NA 11 Reprovado
GRR20130617 72 88 42 68 44 48 70 56 70 71 Ap NA 71 Aprovado
GRR20131784 NA 34 62 58 30 38 46 NA 50 48 Ex 20 34 Reprovado
GRR20131974 70 42 60 58 60 54 48 28 80 64 Ex 15 40 Reprovado
GRR20132383 56 70 62 72 66 60 72 48 50 67 Ex 5 36 Reprovado
GRR20133733 NA 56 NA 80 26 NA NA NA NA 27 Re NA 27 Reprovado
GRR20134354 NA 70 44 46 64 38 52 60 80 62 Ex 10 36 Reprovado
GRR20136086 68 NA 56 56 30 54 60 60 NA 59 Ex 20 40 Reprovado
GRR20137564 96 80 86 86 80 NA 66 68 NA 83 Ap NA 83 Aprovado
GRR20140693 78 NA 94 72 54 66 52 NA 90 76 Ap NA 76 Aprovado
GRR20142396 70 60 82 94 40 74 48 56 NA 73 Ap NA 73 Aprovado
GRR20143304 76 60 68 60 NA 26 70 48 70 68 Ex 20 44 Reprovado
GRR20143582 66 74 84 NA 86 44 82 52 NA 74 Ap NA 74 Aprovado
GRR20143926 NA 62 42 62 48 50 NA 68 60 59 Ex 0 30 Reprovado
GRR20147933 64 44 64 NA 54 42 48 40 30 53 Ex 0 27 Reprovado
GRR20148557 86 94 94 70 56 62 74 NA NA 80 Ap NA 80 Aprovado
GRR20150448 68 40 54 46 46 64 48 64 50 58 Ex 25 42 Reprovado
GRR20150462 NA 50 66 68 46 82 74 52 50 66 Ex 25 46 Reprovado
GRR20150549 58 40 66 32 24 58 46 60 NA 55 Ex 55 55 Aprovado
GRR20150640 64 60 50 38 62 52 26 80 50 62 Ex 45 54 Aprovado
GRR20150853 NA 70 70 46 66 50 56 48 70 64 Ex 25 45 Reprovado
GRR20150854 88 72 44 NA 58 62 56 56 40 66 Ex 15 41 Reprovado
GRR20150939 72 76 70 52 58 60 38 68 90 73 Ap NA 73 Aprovado
GRR20150982 62 80 78 78 NA 40 44 64 90 76 Ap NA 76 Aprovado
GRR20151123 62 52 58 78 52 46 40 64 60 63 Ex 0 32 Reprovado
GRR20151416 NA 48 NA 76 NA 56 NA NA NA 30 Re NA 30 Reprovado
GRR20151576 68 54 64 NA 72 66 52 56 40 64 Ex 25 45 Reprovado
GRR20151663 54 76 58 66 52 52 46 48 70 63 Ex 10 37 Reprovado
GRR20152135 70 66 62 72 60 60 48 48 80 70 Ap NA 70 Aprovado
GRR20152136 64 78 58 46 80 50 62 44 50 66 Ex 15 41 Reprovado
GRR20152216 70 74 88 70 68 78 50 64 NA 75 Ap NA 75 Aprovado
GRR20152287 NA NA 60 48 38 46 72 36 40 51 Ex 35 43 Reprovado
GRR20152534 NA 50 NA 44 NA 52 38 48 60 49 Ex 15 32 Reprovado
GRR20153205 70 58 84 66 64 66 62 60 70 70 Ap NA 70 Aprovado
GRR20153269 82 66 84 60 50 42 30 16 70 70 Ap NA 70 Aprovado
GRR20153343 82 56 62 74 52 70 46 44 60 68 Ex 35 52 Aprovado
GRR20153749 58 70 54 64 60 46 62 32 80 66 Ex 60 63 Aprovado
GRR20153882 66 82 60 56 58 32 56 40 90 70 Ap NA 70 Aprovado
GRR20153909 72 46 74 48 52 46 36 52 10 58 Ex 41 50 Aprovado
GRR20155116 NA 68 72 54 38 56 52 48 50 59 Ex 20 40 Reprovado
GRR20155544 NA NA NA NA NA NA NA NA NA 0 Re NA 0 Reprovado
GRR20155953 64 56 66 30 66 40 48 76 30 63 Ex 20 42 Reprovado
GRR20157699 46 68 54 60 32 NA 58 12 60 58 Ex 10 34 Reprovado
GRR20157763 NA 60 NA 56 70 40 50 72 80 65 Ex 15 40 Reprovado
GRR20158258 68 70 52 60 80 48 52 44 50 64 Ex 25 45 Reprovado
GRR20158507 58 66 48 60 38 60 48 44 70 61 Ex 60 61 Aprovado
GRR20158835 74 68 70 38 56 44 68 64 50 67 Ex 32 50 Aprovado
GRR20159000 56 82 76 NA 64 68 66 36 70 71 Ap NA 71 Aprovado
GRR20159149 66 70 48 78 72 68 64 52 30 70 Ap NA 70 Aprovado
GRR20159353 68 40 62 54 70 46 58 40 60 62 Ex 20 41 Reprovado
GRR20159745 70 54 68 52 68 52 44 44 100 70 Ap NA 70 Aprovado
GRR20161408 NA NA NA NA NA NA NA NA NA 0 Re NA 0 Reprovado
GRR20170432 66 68 58 52 70 64 74 32 60 67 Ex 70 69 Aprovado

CE003-MN

  • A média final (M) é a média das 6 maiores notas, já arredondada para cima.
  • Situação (Sit): Ap: aprovado, Ex: exame, Re: reprovado
  • EX: nota do exame, MF: média final já arredondada para cima
mn <- read.csv("misc/notas_ce003-MN.csv")
mn <- mn[order(mn$Matrícula), ]
exame <- mn$EX
mn <- mn[, -ncol(mn)]
## Cálculo da média final
mn <- cbind(mn, M = calc.media(da = mn[, -1], np = 6))
## Arredonda para 70 aqueles com média final igual a 69
mn$M[mn$M == 69] <- 70
## Insere situação
mn$Sit <- sit(x = mn$M)
## Insere exame
mn$EX <- exame
## Calcula média final após exame
mn$MF <- ifelse(mn$Sit == "Ex",
               ceiling((mn$M + mn$EX)/2),
               mn$M)
## Resultado final
mn$Resultado <- ifelse(mn$MF > 49, "Aprovado", "Reprovado")
str(mn)
'data.frame':   43 obs. of  15 variables:
 $ Matrícula: Factor w/ 43 levels "GRR20131097",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
 $ S1       : int  NA NA NA NA NA NA 88 NA NA NA ...
 $ S2       : int  NA 78 NA NA NA 58 58 NA NA NA ...
 $ S3       : int  NA 90 NA NA NA 50 46 NA NA NA ...
 $ S4       : int  NA 76 NA NA NA 60 72 NA NA NA ...
 $ S5       : int  NA 70 NA NA NA NA NA NA NA NA ...
 $ S6       : int  NA NA NA NA NA 54 NA NA NA NA ...
 $ S7       : int  NA 86 NA NA NA 60 80 NA NA NA ...
 $ S8       : int  NA 40 NA NA NA 72 44 NA NA NA ...
 $ S9       : int  NA 90 NA NA NA 70 100 NA NA NA ...
 $ M        : num  0 82 0 0 0 63 74 0 0 0 ...
 $ Sit      : chr  "Re" "Ap" "Re" "Re" ...
 $ EX       : int  NA NA NA NA NA 25 NA NA NA NA ...
 $ MF       : num  0 82 0 0 0 44 74 0 0 0 ...
 $ Resultado: chr  "Reprovado" "Aprovado" "Reprovado" "Reprovado" ...
table(mn$Sit)

Ap Ex Re 
11 15 17 
table(mn$Resultado)

 Aprovado Reprovado 
       14        29 
prop.table(table(mn$Resultado))

 Aprovado Reprovado 
0.3255814 0.6744186 
kable(mn, row.names = FALSE)
Matrícula S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 M Sit EX MF Resultado
GRR20131097 NA NA NA NA NA NA NA NA NA 0 Re NA 0 Reprovado
GRR20132081 NA 78 90 76 70 NA 86 40 90 82 Ap NA 82 Aprovado
GRR20134206 NA NA NA NA NA NA NA NA NA 0 Re NA 0 Reprovado
GRR20141751 NA NA NA NA NA NA NA NA NA 0 Re NA 0 Reprovado
GRR20148177 NA NA NA NA NA NA NA NA NA 0 Re NA 0 Reprovado
GRR20149018 NA 58 50 60 NA 54 60 72 70 63 Ex 25 44 Reprovado
GRR20156552 88 58 46 72 NA NA 80 44 100 74 Ap NA 74 Aprovado
GRR20157651 NA NA NA NA NA NA NA NA NA 0 Re NA 0 Reprovado
GRR20158885 NA NA NA NA NA NA NA NA NA 0 Re NA 0 Reprovado
GRR20159677 NA NA NA NA NA NA NA NA NA 0 Re NA 0 Reprovado
GRR20163020 50 NA 46 68 48 56 66 36 30 56 Ex 0 28 Reprovado
GRR20163436 NA NA NA NA NA NA NA NA NA 0 Re NA 0 Reprovado
GRR20163732 72 60 72 56 28 46 62 44 90 70 Ap NA 70 Aprovado
GRR20163741 50 42 60 60 68 52 42 36 80 62 Ex 42 52 Aprovado
GRR20165401 NA NA NA NA NA NA NA NA NA 0 Re NA 0 Reprovado
GRR20165521 82 NA NA NA NA NA NA NA NA 14 Re NA 14 Reprovado
GRR20166598 82 80 86 86 56 74 82 72 NA 82 Ap NA 82 Aprovado
GRR20170059 NA NA NA NA NA NA NA NA NA 0 Re NA 0 Reprovado
GRR20170258 60 76 70 58 50 88 62 40 100 76 Ap NA 76 Aprovado
GRR20171140 66 28 64 56 74 68 80 40 70 71 Ap NA 71 Aprovado
GRR20171169 NA NA NA NA NA NA NA NA NA 0 Re NA 0 Reprovado
GRR20171867 62 56 44 60 70 52 68 40 NA 62 Ex 37 50 Aprovado
GRR20171869 58 48 58 48 30 62 74 56 50 60 Ex 25 43 Reprovado
GRR20171871 NA NA NA NA NA NA NA NA NA 0 Re NA 0 Reprovado
GRR20171882 84 74 70 74 30 64 34 56 50 71 Ap NA 71 Aprovado
GRR20171890 NA 64 66 40 NA 40 42 44 70 55 Ex 0 28 Reprovado
GRR20171899 NA NA NA NA NA NA NA NA NA 0 Re NA 0 Reprovado
GRR20171900 50 50 80 54 54 44 74 28 30 61 Ex 0 31 Reprovado
GRR20172904 52 56 68 52 48 NA 58 NA 40 56 Ex 10 33 Reprovado
GRR20172927 62 54 76 48 36 46 50 56 50 58 Ex 25 42 Reprovado
GRR20174665 NA NA NA NA NA NA NA NA NA 0 Re NA 0 Reprovado
GRR20175890 100 76 64 74 86 NA 48 NA NA 75 Ap NA 75 Aprovado
GRR20175911 84 80 60 76 78 48 NA 48 40 71 Ap NA 71 Aprovado
GRR20176675 NA 64 NA NA NA NA NA NA NA 11 Re NA 11 Reprovado
GRR20176690 60 70 46 60 62 50 28 32 NA 58 Ex 0 29 Reprovado
GRR20176985 68 46 52 66 46 18 42 48 60 57 Ex 0 29 Reprovado
GRR20176986 70 36 58 58 36 36 74 44 70 63 Ex 30 47 Reprovado
GRR20176994 64 NA NA 80 NA 44 34 64 60 58 Ex 0 29 Reprovado
GRR20177015 52 66 62 64 86 52 40 48 70 67 Ex 20 44 Reprovado
GRR20177433 74 64 82 74 70 62 60 NA 60 71 Ap NA 71 Aprovado
GRR20177440 68 36 88 52 58 46 54 56 70 66 Ex 33 50 Aprovado
GRR20177487 66 54 66 58 52 74 60 80 70 70 Ap NA 70 Aprovado
ISO20170037 NA NA NA NA NA NA NA NA NA 0 Re NA 0 Reprovado

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