Column

RESULTADOS POR GRUPO EN MATEMÁTICAS

10°A 10°B 10°C 10°D 10°E
4.3 3.9 4.1 3.5 4.2
4.1 3.9 4.3 NA NA
4.0 4.6 3.9 3.1 3.6
3.7 3.8 4.1 4.4 4.6
3.5 4.0 3.9 4.7 NA
3.6 4.0 3.7 3.9 4.3
3.8 3.0 4.2 2.5 3.5
4.2 3.5 4.3 4.0 4.1
4.4 3.9 4.3 4.1 3.3
3.3 4.3 3.8 4.0 3.8
3.8 4.0 4.2 3.7 4.2
4.1 3.7 3.6 NA 4.2
4.1 3.5 4.4 4.0 3.7
4.0 4.5 3.6 NA 3.4
4.1 3.7 4.1 3.5 3.9
4.6 3.2 4.2 4.1 3.4
4.1 4.0 4.1 3.8 3.1
3.4 3.1 3.7 4.0 NA
4.1 4.0 3.6 4.4 3.2
4.2 3.7 3.9 4.1 3.6
4.2 3.3 3.9 3.7 4.2
3.8 3.4 4.0 3.1 3.6
4.9 2.5 3.8 4.3 4.0
3.7 3.6 4.3 4.3 3.4
3.7 4.3 3.6 3.3 4.1
3.9 3.8 4.1 4.2 4.3
4.0 3.1 4.1 3.7 4.0
3.1 3.9 3.6 NA NA

Column

GRÁFICO DE RENDIMIENTO ACADÉMICO

---
title: "RENDIMIENTO ACADÉMICO DE LOS DÉCIMOS EN MATEMÁTICA- PRIMER TRIMESTRE"
author:  Prof. Deivin J. Espinosa M.
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    theme: cosmo
    social: menu
    source_code: embed
---

```{r}
library(readxl)
Base <- read_excel("C:/Users/espin/Downloads/I Trimestre Mat/AS.xlsx", col_names = TRUE)

```


Column {data-width=250}
-----------------------------------------------------------------------

### **RESULTADOS POR GRUPO EN MATEMÁTICAS**

```{r}
knitr::kable(Base[1:28,c("10°A","10°B","10°C", "10°D", "10°E")])

```

```{r setup, include = FALSE}
# Cargar las librerías necesarias
library(ggplot2)
library(reshape2)
library(dplyr)
library(plotly)
library(htmlwidgets)
library(webshot)

# Crear los datos
data <- data.frame(
  Grupo_A = c(4.3, 4.1, 4.0, 3.7, 3.5, 3.6, 3.8, 4.2, 4.4, 3.3, 3.8, 4.1, 4.1,
              4.0, 4.1, 4.6, 4.1, 3.4, 4.1, 4.2, 4.2, 3.8, 4.9, 3.7, 3.7, 3.9,
              4.0, 3.1),
  Grupo_B = c(3.9, 3.9, 4.6, 3.8, 4.0, 4.0, 3.0, 3.5, 3.9, 4.3, 4.0, 3.7, 3.5,
              4.5, 3.7, 3.2, 4.0, 3.1, 4.0, 3.7, 3.3, 3.4, 2.5, 3.6, 4.3, 3.8,
              3.1, 3.9),
  Grupo_C = c(4.1, 4.3, 3.9, 4.1, 3.9, 3.7, 4.2, 4.3, 4.3, 3.8, 4.2, 3.6, 4.4,
              3.6, 4.1, 4.2, 4.1, 3.7, 3.6, 3.9, 3.9, 4.0, 3.8, 4.3, 3.6, 4.1,
              4.1, 3.6),
  Grupo_D = c(3.5, NA, 3.1, 4.4, 4.7, 3.9, 2.5, 4.0, 4.1, 4.0, 3.7, NA, 4.0,
              NA, 3.5, 4.1, 3.8, 4.0, 4.4, 4.1, 3.7, 3.1, 4.3, 4.3, 3.3, 4.2,
              3.7, NA),
  Grupo_E = c(4.2, NA, 3.6, 4.6, NA, 4.3, 3.5, 4.1, 3.3, 3.8, 4.2, 4.2, 3.7,
              3.4, 3.9, 3.4, 3.1, NA, 3.2, 3.6, 4.2, 3.6, 4.0, 3.4, 4.1, 4.3,
              4.0, NA)
)

# Convertir los datos a largo formato
data_long <- melt(data, variable.name = "Grupo", value.name = "Nota")

# Definir los intervalos
data_long$Intervalo <- cut(data_long$Nota, breaks = c(2.0, 2.9, 3.9, 4.9, 5.0),
                           include.lowest = TRUE)

# Contar la cantidad de notas en cada intervalo por grupo
conteo <- as.data.frame(table(data_long$Grupo, data_long$Intervalo))
colnames(conteo) <- c("Grupo", "Intervalo", "Frecuencia")

```

Column {data-width=600}
-----------------------------------------------------------------------

### **GRÁFICO DE RENDIMIENTO ACADÉMICO**

```{r}
# Crear el gráfico de barras en 3D
p <- plot_ly(conteo, x = ~Grupo, y = ~Frecuencia, z = ~Intervalo, 
             type = 'bar', color = ~Intervalo, text = ~Frecuencia,
             textposition = 'outside') %>%
  layout(scene = list(
    xaxis = list(title = 'Grupos'),
    yaxis = list(title = 'Cantidad de Notas'),
    zaxis = list(title = 'Intervalo')
  ),
  title = "Cantidad de Notas por Intervalo y Grupo",
  legend = list(
    font = list(
      size = 16  # Tamaño de la fuente de la leyenda
    )
  ))

# Mostrar el gráfico
p

```