1_Yuliana Esther Arrieta Rivera

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

Consulta al agente de IA: Verosimilitud, Parsimonia y AIC (síntesis manuscrita + RMarkdown + RPubs)

Campo	Detalle
Estudiante	Yuliana Esther Arrieta Rivera
Identificación (manuscrito)	C.C. 1064606553 · Código 101252360 (verificar lectura)
Grupo	Estadística Aplicada con Python y R — Grupo 1
URL evaluada	https://rpubs.com/YULI8/1464261
Título en RPubs	“Actividad 1_Verosimilitud y AIC_Yuliana Arrieta Rivera”
Fecha del documento	01/10/2026
Fecha de evaluación	01/10/2026

Nota de contexto: se aplica el mismo criterio generoso usado con el Grupo 2 para esta actividad: publicar el mismo día cuenta como entrega a tiempo y los detalles de formato se presentan como orientación para las próximas entregas.

1. Revisión del contenido

Elemento solicitado	Evidencia en el trabajo	Estado
Prompt 1 (verosimilitud)	Texto completo, entre comillas, e identifica la herramienta (ChatGPT)	✓
Respuesta 1 (3 viñetas)	Completa y correcta: definición, comparación cuantitativa Gamma vs. Lognormal (mayor verosimilitud o menor −log-verosimilitud) y aplicación al diseño de obras hidráulicas	✓
Prompt 2 (parsimonia y AIC)	Texto completo, entre comillas	✓
Respuesta 2	Completa: parsimonia, AIC (ajuste vs. complejidad), analogía del canal de riego, regla de oro y AIC = 2k − 2 ln(L) con sus términos definidos (fórmula en LaTeX)	✓
Manuscrito incrustado	Dos imágenes JPEG (CamScanner), nítidas y bien orientadas	✓

2. Revisión del manuscrito

Aspecto	Observación
Encabezado	Completo: nombre, “Est. G1”, cédula, código y fecha (01/10/26).
Organización	Muy buena: títulos en color morado (Prompt 1, Resumen, Prompt 2, Parsimonia, AIC, Analogía, Regla de oro) que separan las ideas.
Contenido	Completo: las tres viñetas del prompt 1, los dos conceptos del prompt 2, la analogía y la regla de oro. Los prompts no se copian a mano, solo se rotulan.
Precisión	La fórmula es correcta: AIC = 2k − 2 ln(L), destacada en una nube, con k y L definidos.
Legibilidad	Sobresaliente: letra clara y uniforme, escaneo limpio.
Nivel de síntesis	El rótulo dice “Resumen”, pero el texto es casi una transcripción literal de la respuesta de la IA. Falta una idea o un ejemplo con sus propias palabras.

3. Calificación por criterios

#	Criterio	Peso	Nota	Aporte	Justificación
1	Interacción con la IA y consistencia técnica	20 %	4,8	0,960	Los dos prompts y las dos respuestas están completos, con la herramienta identificada y la fórmula correcta. Detalle menor: el subtítulo del prompt 1 quedó pegado al texto del prompt.
2	Calidad de la síntesis manuscrita	30 %	4,6	1,380	Completo, muy legible, bien identificado y con la fórmula correcta y destacada. Se descuenta un poco porque transcribe más de lo que sintetiza.
3	Estructura RMarkdown y recursos	25 %	4,4	1,100	Buena estructura por prompt y respuesta, y fórmula escrita en LaTeX. Para mejorar: error en el título (“Porsimonia_AIC”), todos los encabezados en `#`, sin índice (`toc`), textos alternativos de las imágenes con errores (“Porsina_AIC”) e imágenes muy grandes en pantalla.
4	Publicación y entrega en RPubs	25 %	5,0	1,250	Publicado, accesible y entregado el mismo día. El título en RPubs es descriptivo e incluye su nombre.
	NOTA FINAL	100 %		4,69	4,7 / 5,0 (Excelente)

Nota definitiva: 4,7 / 5,0

4. Retroalimentación para la estudiante

Fortalezas

Tu manuscrito es de los más claros y ordenados: los títulos en color guían la lectura y la fórmula del AIC destacada en la nube es un excelente cierre.
Encabezado completo: nombre, grupo, cédula, código y fecha. Así debe identificarse todo trabajo.
Tu documento recoge los dos prompts completos y las dos respuestas, y escribiste la fórmula en LaTeX, lo que le da un acabado profesional.
El título que pusiste en RPubs es claro y descriptivo.

Para seguir creciendo

De la transcripción a la síntesis. Ya organizas muy bien la información; el siguiente paso es aportar algo propio. Por ejemplo: “Si la Gamma y la Lognormal tienen 2 parámetros cada una, el AIC las compara solo por su ajuste (ln L); si una tuviera 3, debería ajustar bastante mejor para justificar el parámetro extra.”
Detalles del .Rmd:
- Corrige el título del YAML: title: "Parsimonia y AIC" (o mejor, el mismo título que pusiste en RPubs).
- Usa ## para “Prompt 1” y “Prompt 2”, y ### para “Respuesta de la IA”, en lugar de todo con #.
- Agrega un índice flotante en el YAML:
```
output:
  html_document:
    toc: true
    toc_float: true
```
- Separa el subtítulo del prompt del texto: **El problema y la Verosimilitud** en una línea y el prompt entre comillas en la siguiente.
- Da a cada imagen un texto alternativo propio y controla su tamaño: ![Síntesis manuscrita — página 1](imagen1.jpg){width=70%}.

Evaluación elaborada con apoyo de Claude (Anthropic) bajo el enfoque “El Lápiz y el Algoritmo”. Se revisó la página publicada completa, incluidas las dos imágenes del manuscrito.

2_Mara Mercado

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

Consulta al agente de IA: Verosimilitud, Parsimonia y AIC (síntesis manuscrita + RMarkdown + RPubs)

Campo	Detalle
Estudiante	Mara Mercado
Código	1104256538
Grupo	Estadística Aplicada con Python y R — Grupo 1
URL evaluada	https://rpubs.com/mara_Mer123/Persimonia_AIC
Título en RPubs	“Persimonia_AIC”
Fecha del documento	01/10/2026
Fecha de evaluación	01/10/2026

Nota de contexto: se aplica el mismo criterio generoso usado con el Grupo 2 para esta actividad: publicar el mismo día cuenta como entrega a tiempo y los detalles de formato se presentan como orientación para las próximas entregas.

1. Revisión del contenido

Elemento solicitado	Evidencia en el trabajo	Estado
Prompt 1 (verosimilitud)	Texto completo, entre comillas, con su subtítulo	✓
Respuesta 1 (3 viñetas)	Contenido correcto (definición, comparación Gamma vs. Lognormal, caudales de diseño y periodos de retorno), pero en un solo párrafo, no en las 3 viñetas que pedía el prompt	◐
Prompt 2 (parsimonia y AIC)	Texto completo, entre comillas	✓
Respuesta 2	Completa: parsimonia, AIC, analogía del canal de drenaje, regla de oro y AIC = 2k − 2 ln(L) en LaTeX, con k y L definidos	✓
Manuscrito incrustado	Una imagen JPEG incrustada (foto del cuaderno), legible	✓
Herramienta de IA usada	No se indica en el documento	◐

2. Revisión del manuscrito

Aspecto	Observación
Encabezado	No hay nombre, código ni fecha en la hoja; los recuadros de fecha (“HOY ES”) quedaron vacíos.
Organización	Muy buena: cada concepto tiene su título resaltado en naranja, y la regla de oro y la fórmula van enmarcadas.
Contenido	Completo: verosimilitud, parsimonia, AIC, analogía, regla de oro y fórmula, en una sola página. No se escriben los prompts.
Precisión	La fórmula es correcta: AIC = 2k − 2 ln(L). En la hoja no se definen k ni L (sí en el documento).
Legibilidad	Buena: letra clara y uniforme. La foto tiene sombra y algo de inclinación; un escáner (CamScanner o similar) la mejoraría.
Nivel de síntesis	Transcripción casi literal de la respuesta de la IA. Falta una idea o un ejemplo con sus propias palabras.

3. Calificación por criterios

#	Criterio	Peso	Nota	Aporte	Justificación
1	Interacción con la IA y consistencia técnica	20 %	4,5	0,900	Los dos prompts están completos y las respuestas son correctas, con la fórmula bien escrita. Se descuenta un poco porque la respuesta 1 no está en las 3 viñetas pedidas y no se indica la herramienta de IA usada.
2	Calidad de la síntesis manuscrita	30 %	4,3	1,290	Bien organizado, legible y con la fórmula correcta y enmarcada. Se descuenta porque la hoja no tiene nombre, código ni fecha, no define k ni L y transcribe más de lo que sintetiza.
3	Estructura RMarkdown y recursos	25 %	4,4	1,100	Buen YAML (autora con código), prompts entre comillas y fórmula en LaTeX. Para mejorar: la imagen va al inicio, antes de los prompts; todos los encabezados en `#`; sin índice (`toc`); texto alternativo con error (“Persimonia_AIC”).
4	Publicación y entrega en RPubs	25 %	4,7	1,175	Publicado, accesible y entregado el mismo día. El título y la URL en RPubs tienen un error (“Persimonia”) y el título es poco descriptivo.
	NOTA FINAL	100 %		4,47	4,5 / 5,0 (Excelente)

Nota definitiva: 4,5 / 5,0

4. Retroalimentación para la estudiante

Fortalezas

Tu manuscrito está muy bien organizado: los títulos resaltados y los recuadros para la regla de oro y la fórmula facilitan el estudio.
La fórmula del AIC es correcta y en el documento la escribiste en LaTeX, con k y L definidos.
Pusiste tu nombre y código en el YAML (author), tal como se pidió.
Tu respuesta a la verosimilitud conecta el concepto con caudales de diseño, periodos de retorno y riesgo: muy pertinente para Ingeniería Agrícola.

Para seguir creciendo

Identifica tu hoja. Escribe nombre, código y fecha en el manuscrito; aprovecha los recuadros “HOY ES” de tu cuaderno.
De la transcripción a la síntesis. El siguiente paso es aportar algo propio. Por ejemplo: “En AIC = 2k − 2 ln(L), el término 2k castiga cada parámetro extra; por eso, si dos distribuciones ajustan casi igual, gana la que tiene menos parámetros.” Y define k y L en la hoja.
Respeta el formato pedido en el prompt. El prompt 1 pedía 3 viñetas; si la IA responde en un párrafo, pídele que lo reorganice.
Detalles del .Rmd:
- Coloca la imagen del manuscrito al final (o después de cada respuesta) con un título: ## Síntesis manuscrita.
- Usa ## para los prompts y ### para las respuestas, en lugar de todo con #.
- Agrega un índice flotante en el YAML:
```
output:
  html_document:
    toc: true
    toc_float: true
```
- Indica la herramienta de IA usada (por ejemplo, “Prompt 1 — ChatGPT”).
- Corrige el texto alternativo de la imagen: ![Síntesis manuscrita — Parsimonia y AIC](imagen.jpg){width=70%}.
Título en RPubs. Al publicar, usa un título descriptivo y sin errores, por ejemplo “Verosimilitud, Parsimonia y AIC — Mara Mercado”.

Evaluación elaborada con apoyo de Claude (Anthropic) bajo el enfoque “El Lápiz y el Algoritmo”. Se revisó la página publicada completa, incluida la imagen del manuscrito.

3_Larry Luis Herrera Mercado

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

Consulta al agente de IA: Verosimilitud, Parsimonia y AIC (síntesis manuscrita + RMarkdown + RPubs)

Campo	Detalle
Estudiante	Larry Luis Herrera Mercado
Código	(no registrado)
Grupo	Estadística Aplicada con Python y R — Grupo 1
URL evaluada	https://rpubs.com/larry_1030/parsimoniaAIC
Título en RPubs	“Parsimonia_AIC”
Herramienta de IA	ChatGPT
Fecha del documento	01/10/2026
Fecha de evaluación	01/10/2026

Nota de contexto: se aplica el mismo criterio generoso usado con el Grupo 2 para esta actividad: publicar el mismo día cuenta como entrega a tiempo y los detalles de formato se presentan como orientación para las próximas entregas.

1. Revisión del contenido

Elemento solicitado	Evidencia en el trabajo	Estado
Prompt 1 (verosimilitud)	Texto completo, entre comillas, con su subtítulo	✓
Respuesta 1 (3 viñetas)	Completa y correcta, en las 3 viñetas pedidas: definición, comparación Gamma vs. Lognormal y aplicación a caudales extremos, periodos de retorno y drenaje	✓
Prompt 2 (parsimonia y AIC)	Texto completo, entre comillas	✓
Respuesta 2	Completa: parsimonia, AIC = 2k − 2 ln(L) en LaTeX con k y L definidos, analogía del canal de riego y regla de oro	✓
Manuscrito incrustado	Dos imágenes JPEG, cada una ubicada junto a su prompt	✓
Herramienta de IA usada	Indicada (ChatGPT)	✓

2. Revisión del manuscrito

Aspecto	Observación
Encabezado	Tiene la fecha (“Jueves 1 de octubre”), pero no el nombre ni el código en la hoja.
Organización	Buena: “Solución al prompt 1” y “Solución al prompt 2”, con viñetas y títulos en azul.
Contenido	Completo, pero la definición de parsimonia quedó incompleta al copiarla: dice “Cuando varios modelos más sencillo, es decir…” y le falta “explican bien los datos, se prefiere el modelo”.
Precisión	La fórmula es correcta: AIC = 2k − 2 ln(L), con k y L definidos.
Legibilidad	Buena: letra clara. La primera página quedó a medio usar y la marca de agua del escáner tapa parte de la última línea.
Nivel de síntesis	Transcripción casi literal de la respuesta de la IA. Falta una idea o un ejemplo con sus propias palabras.

3. Calificación por criterios

#	Criterio	Peso	Nota	Aporte	Justificación
1	Interacción con la IA y consistencia técnica	20 %	4,8	0,960	Los dos prompts y las dos respuestas están completos, con el formato pedido, la herramienta identificada y la fórmula correcta.
2	Calidad de la síntesis manuscrita	30 %	4,3	1,290	Organizado, legible, con fecha y la fórmula correcta con sus términos. Se descuenta porque la hoja no tiene nombre ni código, la definición de parsimonia quedó incompleta y transcribe más de lo que sintetiza.
3	Estructura RMarkdown y recursos	25 %	4,4	1,100	Buen orden (cada imagen junto a su prompt) y fórmula en LaTeX. Para mejorar: `author` en minúsculas, sin código y con “(chat gpt)” pegado al nombre; todos los encabezados en `#`; sin índice (`toc`); el mismo texto alternativo en las dos imágenes.
4	Publicación y entrega en RPubs	25 %	4,8	1,200	Publicado, accesible y entregado el mismo día. El título es correcto pero poco descriptivo.
	NOTA FINAL	100 %		4,55	4,6 / 5,0 (Excelente)

Nota definitiva: 4,6 / 5,0

4. Retroalimentación para el estudiante

Fortalezas

Tu documento tiene los dos prompts completos, las respuestas con el formato pedido (3 viñetas en el prompt 1) e indica la herramienta usada: muy buena evidencia de la interacción con la IA.
Ubicaste cada imagen junto a su prompt, lo que facilita relacionar el manuscrito con la respuesta.
La fórmula del AIC es correcta, con k y L definidos, tanto en el cuaderno como en LaTeX.
Tu manuscrito está organizado por prompt y con viñetas.

Para seguir creciendo

Identifica tu hoja. Junto a la fecha, escribe tu nombre completo y tu código.
Revisa lo que copias. La definición de parsimonia quedó incompleta. La idea correcta es: “Cuando varios modelos explican bien los datos, se prefiere el más sencillo, es decir, el que logra un buen ajuste con menos parámetros.”
De la transcripción a la síntesis. Agrega algo propio. Por ejemplo: “Si la Gamma y la Lognormal tienen ambas 2 parámetros, el término 2k es igual para las dos y el AIC lo decide solo la verosimilitud.”
Detalles del .Rmd:
- Escribe el YAML así: author: "Larry Luis Herrera Mercado (código)" y menciona la herramienta en el cuerpo: “Prompt 1 — ChatGPT”.
- Usa ## para los prompts y ### para las respuestas, en lugar de todo con #.
- Agrega un índice flotante en el YAML:
```
output:
  html_document:
    toc: true
    toc_float: true
```
- Da a cada imagen un texto alternativo propio: ![Síntesis manuscrita — Prompt 1](imagen1.jpg){width=70%}.
Título en RPubs. Usa un título más descriptivo, por ejemplo “Verosimilitud, Parsimonia y AIC — Larry Herrera”.

Evaluación elaborada con apoyo de Claude (Anthropic) bajo el enfoque “El Lápiz y el Algoritmo”. Se revisó la página publicada completa, incluidas las dos imágenes del manuscrito.

4_Johann Falkao Gómez Campo

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

Consulta al agente de IA: Verosimilitud, Parsimonia y AIC (síntesis manuscrita + RMarkdown + RPubs)

Campo	Detalle
Estudiante	Johann Falkao Gómez Campo
Código	(no registrado)
Grupo	Estadística Aplicada con Python y R — Grupo 1
URL evaluada	https://rpubs.com/Johann_2008/Parsimonia_AIC
Título en RPubs	“Parsimonia_AIC”
Fecha del documento	01/10/2026
Fecha de evaluación	01/10/2026

Nota de contexto: se aplica el mismo criterio generoso usado con el Grupo 2 para esta actividad: publicar el mismo día cuenta como entrega a tiempo y los detalles de formato se presentan como orientación para las próximas entregas.

1. Revisión del contenido

Elemento solicitado	Evidencia en el trabajo	Estado
Prompt 1 (verosimilitud)	Texto completo, entre comillas	✓
Respuesta 1	Correcta y más profunda de lo pedido (MLE, diferencia entre probabilidad y verosimilitud, AIC/BIC), pero quedó debajo del prompt 2 y en un párrafo, no en 3 viñetas	◐
Prompt 2 (parsimonia y AIC)	Texto completo, entre comillas (con un `**` sobrante al final)	✓
Respuesta 2	Correcta: parsimonia (navaja de Occam y sobreajuste), AIC = −2 ln(L) + 2k, analogía del canal rectilíneo y regla ΔAIC > 2, pero quedó debajo del prompt 1 y en un solo párrafo	◐
Código R (adicional)	Dos bloques ejecutados: ajuste Gamma y Lognormal por máxima verosimilitud (`optim`, `fitdistr`), tabla con logLik, AIC y BIC, y cálculo de ΔAIC	★
Manuscrito incrustado	Dos imágenes JPEG, legibles	✓
Herramienta de IA usada	No se indica	◐

2. Revisión del manuscrito

Aspecto	Observación
Encabezado	No hay nombre, código ni fecha en la hoja; los recuadros superiores quedaron vacíos.
Organización	Buena: en el cuaderno el orden es el correcto (verosimilitud y luego desempate), con títulos resaltados.
Contenido	Completo: verosimilitud, MLE, parsimonia, AIC, analogía y regla ΔAIC.
Precisión	La fórmula es correcta: AIC = −2·log(L) + 2k, equivalente a 2k − 2 ln(L), con k definido.
Legibilidad	Aceptable: letra cursiva pequeña y apretada que exige atención al leer. En la segunda foto se transparenta la hoja de atrás.
Nivel de síntesis	Transcripción literal de párrafos largos. Faltan viñetas y una idea con sus propias palabras.

3. Calificación por criterios

#	Criterio	Peso	Nota	Aporte	Justificación
1	Interacción con la IA y consistencia técnica	20 %	4,4	0,880	Prompts completos y respuestas técnicamente sólidas y profundas. Se descuenta porque las respuestas quedaron intercambiadas, no siguen el formato de viñetas pedido y no se indica la herramienta de IA.
2	Calidad de la síntesis manuscrita	30 %	4,3	1,290	Completo, ordenado y con la fórmula correcta. Se descuenta porque la hoja no tiene nombre, código ni fecha, la letra es apretada y transcribe en lugar de sintetizar.
3	Estructura RMarkdown y recursos	25 %	4,6	1,150	Es el único trabajo hasta ahora con código R ejecutado que calcula verosimilitud, AIC, BIC y ΔAIC: muy buena iniciativa. Para mejorar: respuestas intercambiadas bajo los prompts, `**` sobrante, sin índice (`toc`), `author` sin código y el mismo texto alternativo con error (“Persimonia_AIC”) en las dos imágenes.
4	Publicación y entrega en RPubs	25 %	4,8	1,200	Publicado, accesible y entregado el mismo día. El título es correcto pero poco descriptivo.
	NOTA FINAL	100 %		4,52	4,5 / 5,0 (Excelente)

Nota definitiva: 4,5 / 5,0

4. Retroalimentación para el estudiante

Fortalezas

Fuiste más allá de la actividad: incluiste código R que ajusta Gamma y Lognormal por máxima verosimilitud y calcula AIC, BIC y ΔAIC. Es justo lo que haremos con datos reales en las próximas sesiones.
Tu segundo bloque deja una lección valiosa: aunque los datos se simularon con una Lognormal, la Gamma obtuvo un AIC apenas menor (ΔAIC = 0,26 < 2). Con ΔAIC < 2 los dos modelos son igualmente plausibles, y por eso no basta con mirar cuál es “el menor”.
Tus respuestas son técnicamente profundas: diferencia entre probabilidad y verosimilitud, sobreajuste y navaja de Occam.
La fórmula del AIC es correcta en el cuaderno y en el código.

Para seguir creciendo

Revisa el orden en el .Rmd. La respuesta sobre parsimonia y AIC quedó debajo del prompt 1, y la de verosimilitud debajo del prompt 2. Intercámbialas: en tu cuaderno sí están en el orden correcto.
Identifica tu hoja. Usa los recuadros superiores del cuaderno para tu nombre, código y fecha.
De la transcripción a la síntesis. El prompt pedía viñetas “ideales para tomar notas a mano”; si la IA responde con párrafos largos, pídele que los reorganice. Resume con tus palabras, por ejemplo: “MLE: busca los parámetros que hacen más probables mis caudales observados.”
Detalles del .Rmd:
- Escribe en el YAML author: "Johann Falkao Gómez Campo (código)" e indica la herramienta usada: “Prompt 1 — ChatGPT/Gemini/…”.
- Quita el ** sobrante al final del prompt 2.
- Agrega un índice flotante en el YAML:
```
output:
  html_document:
    toc: true
    toc_float: true
```
- Da a cada imagen un texto alternativo propio y correcto: ![Síntesis manuscrita — página 1](imagen1.jpg){width=70%}.
- Antes de cada bloque de código, agrega una línea que explique qué hace y de qué prompt surge.
Título en RPubs. Usa un título más descriptivo, por ejemplo “Verosimilitud, Parsimonia y AIC — Johann Gómez”.

Evaluación elaborada con apoyo de Claude (Anthropic) bajo el enfoque “El Lápiz y el Algoritmo”. Se revisó la página publicada completa, incluidas las dos imágenes del manuscrito y la salida del código R.

5_Andrés Felipe Valle Ramos

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

Consulta al agente de IA: Verosimilitud, Parsimonia y AIC (síntesis manuscrita + RMarkdown + RPubs)

Campo	Detalle
Estudiante	Andrés Felipe Valle Ramos
Código	(no registrado)
Grupo	Estadística Aplicada con Python y R — Grupo 1
URL evaluada	https://rpubs.com/ANDRES_/ParsimoniaAIC
Título en RPubs	“Parsimonia_AIC”
Herramienta de IA	ChatGPT
Fecha del documento	01/10/2026
Fecha de evaluación	01/10/2026

Nota de contexto: se aplica el mismo criterio generoso usado con el Grupo 2 para esta actividad: publicar el mismo día cuenta como entrega a tiempo y los detalles de formato se presentan como orientación para las próximas entregas.

1. Revisión del contenido

Elemento solicitado	Evidencia en el trabajo	Estado
Prompt 1 (verosimilitud)	Texto completo, entre comillas	✓
Respuesta 1 (3 viñetas)	Correcta (definición, comparación objetiva Gamma vs. Lognormal y uso en diseños hidrológicos), pero en un solo párrafo, no en 3 viñetas	◐
Prompt 2 (parsimonia y AIC)	Texto completo, entre comillas	✓
Respuesta 2	Correcta pero muy breve: un solo párrafo con parsimonia, AIC, una analogía mínima del canal y “gana el menor AIC”. Falta la fórmula AIC = 2k − 2 ln(L), que el prompt pedía como “regla de oro matemática”	◐
Manuscrito incrustado	Una imagen JPEG, legible	✓
Herramienta de IA usada	Indicada (ChatGPT)	✓

2. Revisión del manuscrito

Aspecto	Observación
Encabezado	No hay nombre, código ni fecha en la hoja; los recuadros superiores quedaron vacíos.
Organización	Buena: dos secciones con título resaltado en azul (“El problema y la verosimilitud” y “El desempate”).
Contenido	Recoge las dos respuestas, pero como son tan breves, la hoja no tiene la fórmula del AIC ni define k y L.
Precisión	Lo escrito es correcto. Sin la fórmula, la regla de oro queda solo verbal.
Legibilidad	Buena: letra clara en hoja cuadriculada; se transparenta un poco la hoja de atrás.
Nivel de síntesis	Transcripción literal en párrafos corridos, sin viñetas ni ideas propias.

3. Calificación por criterios

#	Criterio	Peso	Nota	Aporte	Justificación
1	Interacción con la IA y consistencia técnica	20 %	4,0	0,800	Los dos prompts están completos y la herramienta está identificada. Se descuenta porque las respuestas son muy breves, no siguen el formato pedido y no incluyen la fórmula del AIC. Faltó pedirle más a la IA.
2	Calidad de la síntesis manuscrita	30 %	4,0	1,200	Legible y organizado en dos secciones resaltadas. Se descuenta porque la hoja no tiene nombre, código ni fecha, no está la fórmula del AIC y es una transcripción sin síntesis propia.
3	Estructura RMarkdown y recursos	25 %	4,1	1,025	Estructura clara de prompt y respuesta. Para mejorar: errores en el título (“Parsimonia_ALC”) y en los encabezados (“verosimilidad”, “paramonia”), todos los encabezados en `#`, sin índice (`toc`), imagen al inicio con texto alternativo con error (“Persimonia_AIC”) y sin la fórmula en LaTeX.
4	Publicación y entrega en RPubs	25 %	4,8	1,200	Publicado, accesible y entregado el mismo día. El título en RPubs es correcto pero poco descriptivo.
	NOTA FINAL	100 %		4,23	4,2 / 5,0 (Bueno)

Nota definitiva: 4,2 / 5,0

4. Retroalimentación para el estudiante

Fortalezas

Cumpliste con todas las partes de la actividad (consulta, manuscrito, RMarkdown y RPubs) y publicaste el mismo día.
Indicaste la herramienta de IA que usaste (ChatGPT): es una buena práctica de transparencia.
Tu manuscrito es legible y está organizado en dos secciones con títulos resaltados.
Las ideas que recogiste son correctas: la verosimilitud como criterio numérico objetivo y “gana el menor AIC”.

Para seguir creciendo

Exige a la IA lo que pide el prompt. Si la respuesta no trae las 3 viñetas o la “regla de oro matemática”, pídele: “Reorganízalo en 3 viñetas e incluye la fórmula del AIC con cada término definido.”
La fórmula que faltó (cópiala en tu cuaderno):
- AIC = 2k − 2 ln(L), donde k = número de parámetros del modelo y L = verosimilitud máxima.
- En RMarkdown: $$AIC = 2k - 2\ln(L)$$.
Identifica tu hoja. Usa los recuadros superiores para tu nombre, código y fecha.
De la transcripción a la síntesis. Usa viñetas y agrega una idea propia. Por ejemplo: “2k castiga la complejidad; −2 ln(L) premia el buen ajuste.”
Detalles del .Rmd:
- Corrige el título del YAML: title: "Parsimonia y AIC" (dice “ALC”).
- Corrige los encabezados: “verosimilitud” y “parsimonia”.
- Escribe author: "Andrés Felipe Valle Ramos (código)" con mayúsculas, y menciona ChatGPT en el cuerpo.
- Usa ## para los prompts y ### para las respuestas, y agrega un índice flotante en el YAML:
```
output:
  html_document:
    toc: true
    toc_float: true
```
- Ubica la imagen al final con un título y un texto alternativo correcto: ![Síntesis manuscrita — Parsimonia y AIC](imagen.jpg){width=70%}.

Evaluación elaborada con apoyo de Claude (Anthropic) bajo el enfoque “El Lápiz y el Algoritmo”. Se revisó la página publicada completa, incluida la imagen del manuscrito.

6_Clara Elena Aguas Torres

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

Consulta al agente de IA: Verosimilitud, Parsimonia y AIC (síntesis manuscrita + RMarkdown + RPubs)

Campo	Detalle
Estudiante	Clara Elena Aguas Torres
Identificación (manuscrito)	1066174546 (verificar lectura)
Grupo	Estadística Aplicada con Python y R — Grupo 1
URL evaluada	https://rpubs.com/claraaguastorres/PARCIMONIA
Título en RPubs	“parcimonia AIC”
Herramienta de IA	Gemini
Fecha del documento	01/10/2026
Fecha de evaluación	01/10/2026

Nota de contexto: se aplica el mismo criterio generoso usado con el Grupo 2 para esta actividad: publicar el mismo día cuenta como entrega a tiempo y los detalles de formato se presentan como orientación para las próximas entregas.

1. Revisión del contenido

Elemento solicitado	Evidencia en el trabajo	Estado
Prompt 1 (verosimilitud)	Texto completo, entre comillas (en el mismo párrafo que su subtítulo)	✓
Respuesta 1 (3 viñetas)	Completa y correcta, en las 3 viñetas pedidas: concepto, resolución de empates visuales y MLE como base del AIC/BIC	✓
Prompt 2 (parsimonia y AIC)	Texto completo, entre comillas	✓
Respuesta 2	Muy completa: parsimonia y sobreajuste, AIC = 2k − 2 ln(L) en LaTeX con k y L definidos, analogía del disipador de energía, regla de oro (menor AIC) y criterios de ΔAIC (≤ 2 empate; > 10 se descarta)	✓
Manuscrito incrustado	Dos imágenes JPEG, cada una junto a su prompt, nítidas	✓
Herramienta de IA usada	Indicada (Gemini)	✓

2. Revisión del manuscrito

Aspecto	Observación
Encabezado	Asignatura, grupo, nombre completo e identificación. Falta la fecha.
Organización	Muy buena: “Prompt 1” y “Prompt 2”, viñetas con títulos en rojo y la fórmula destacada en azul.
Contenido	Completo en verosimilitud, parsimonia, AIC y analogía. No escribió la regla de oro (“gana el menor AIC”) ni el criterio ΔAIC.
Precisión	La fórmula es correcta: AIC = 2k − 2 ln(L), con k y L definidos.
Legibilidad	Buena: escaneo nítido. Algunas letras (la “c” por “e”) exigen atención al leer.
Nivel de síntesis	Es el primer trabajo del grupo con síntesis propia: en el prompt 2 condensó la respuesta con sus palabras (“gana el más simple; evita el sobreajuste”, “métrica que equilibra bondad de ajuste + simplicidad”) y resumió la analogía. El prompt 1 es más cercano a una transcripción.

3. Calificación por criterios

#	Criterio	Peso	Nota	Aporte	Justificación
1	Interacción con la IA y consistencia técnica	20 %	4,7	0,940	Respuestas completas, en el formato pedido, con la fórmula, el ΔAIC y la herramienta identificada. Detalles: se copió la frase introductoria de la IA (“Aquí tienes la continuación perfecta…”) y no se detectó un error de la IA: la navaja de Ockham no es “estadunidense”; Guillermo de Ockham fue un fraile inglés del siglo XIV.
2	Calidad de la síntesis manuscrita	30 %	4,6	1,380	Bien identificado, organizado, con la fórmula correcta y, sobre todo, con síntesis propia en el prompt 2. Se descuenta un poco porque falta la fecha y no está la regla de oro en la hoja.
3	Estructura RMarkdown y recursos	25 %	4,6	1,150	Índice (`toc`), jerarquía de encabezados (`##`, `###`), fórmulas en LaTeX y cada imagen junto a su prompt. Para mejorar: el prompt 1 no tiene encabezado propio, hay un `>` sobrante junto a la fórmula y el `author` no incluye nombre completo ni código.
4	Publicación y entrega en RPubs	25 %	4,6	1,150	Publicado, accesible y entregado el mismo día. El título y la URL en RPubs tienen un error (“parcimonia” por “parsimonia”).
	NOTA FINAL	100 %		4,62	4,6 / 5,0 (Excelente)

Nota definitiva: 4,6 / 5,0

4. Retroalimentación para la estudiante

Fortalezas

Hiciste síntesis de verdad: en el prompt 2 no copiaste la respuesta, la resumiste con tus palabras. Es lo que busca “El Lápiz y el Algoritmo”, y hasta ahora eres la primera del grupo en lograrlo.
Tu documento tiene índice, jerarquía de encabezados, fórmulas en LaTeX y cada imagen junto a su prompt: muy buena presentación.
Tu respuesta incluye el criterio ΔAIC (≤ 2 empate técnico; > 10 descarte), que será clave cuando comparemos distribuciones con datos reales.
Identificaste la herramienta (Gemini) y tu hoja tiene nombre e identificación.

Para seguir creciendo

Lee la respuesta de la IA con ojo crítico. Escribió “navaja de Ockham estadunidense”, y es un error: Guillermo de Ockham fue un fraile inglés del siglo XIV. Detectar estos errores es parte del trabajo con IA. Borra también frases como “Aquí tienes la continuación perfecta…”, que son de la conversación y no del contenido.
Completa la hoja. Agrega la fecha y la regla de oro: “Gana la distribución con MENOR AIC; si ΔAIC ≤ 2, hay empate técnico.”
Aplica la síntesis también al prompt 1, como hiciste en el prompt 2.
Detalles del .Rmd:
- Escribe author: "Clara Elena Aguas Torres (código)" y deja “Apoyo: Gemini” en el cuerpo o en un subtítulo.
- Dale al prompt 1 su propio encabezado: ## Prompt 1: El problema y la verosimilitud.
- Quita el > que quedó junto a la fórmula y escríbela como bloque: $$AIC = 2k - 2\ln(L)$$.
Título en RPubs. Corrige “parcimonia” por “parsimonia”, por ejemplo “Verosimilitud, Parsimonia y AIC — Clara Aguas”.

Evaluación elaborada con apoyo de Claude (Anthropic) bajo el enfoque “El Lápiz y el Algoritmo”. Se revisó la página publicada completa, incluidas las dos imágenes del manuscrito.

7_César Meza

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

Consulta al agente de IA: Verosimilitud, Parsimonia y AIC (síntesis manuscrita + RMarkdown + RPubs)

Campo	Detalle
Estudiante	César Meza
Código	(no registrado)
Grupo	Estadística Aplicada con Python y R — Grupo 1
URL evaluada	https://rpubs.com/cesarm21/Parsimonia_AIC
Título en RPubs	“parsimonia AIC”
Herramienta de IA	Gemini
Fecha del documento	01/10/2026
Fecha de evaluación	03/10/2026

Nota de contexto: se aplica el mismo criterio generoso usado con el Grupo 2 para esta actividad: publicar el mismo día cuenta como entrega a tiempo y los detalles de formato se presentan como orientación para las próximas entregas.

1. Revisión del contenido

Elemento solicitado	Evidencia en el trabajo	Estado
Prompt 1 (verosimilitud)	Texto completo, entre comillas	✓
Respuesta 1 (3 viñetas)	Completa y muy bien lograda, en 3 viñetas: concepto (parámetros desconocidos, datos fijos), dilema Gamma vs. Lognormal en la extrapolación a eventos de 100 años y comparación objetiva con AIC/BIC	✓
Prompt 2 (parsimonia y AIC)	Texto completo, entre comillas	✓
Respuesta 2	Muy buena: parsimonia, AIC (premia el ajuste y castiga la complejidad), analogía del muro de contención, regla de oro (menor AIC) y ΔAIC (< 2 y > 10). Falta la fórmula AIC = 2k − 2 ln(L)	◐
Manuscrito incrustado	Dos imágenes, pero son la misma imagen repetida (la página del prompt 1). No aparece el manuscrito del prompt 2	✗
Herramienta de IA usada	Indicada (Gemini)	✓

2. Revisión del manuscrito

Aspecto	Observación
Encabezado	Tiene la fecha (01/10/2026), pero no el nombre ni el código.
Organización	Buena: título “Prompt 1: El problema y la verosimilitud” y tres viñetas.
Contenido	Incompleto: solo está la síntesis del prompt 1. No hay evidencia manuscrita de parsimonia, AIC, la analogía ni la regla de oro.
Precisión	Lo escrito del prompt 1 es correcto.
Legibilidad	Buena: escaneo nítido y letra clara.
Nivel de síntesis	Transcripción casi literal de la respuesta de la IA.

3. Calificación por criterios

#	Criterio	Peso	Nota	Aporte	Justificación
1	Interacción con la IA y consistencia técnica	20 %	4,4	0,880	Los dos prompts están completos y las respuestas son de las más ricas del grupo (Kolmogorov-Smirnov, periodo de retorno de 100 años, ΔAIC), en el formato pedido y con la herramienta identificada. Se descuenta porque falta la fórmula del AIC.
2	Calidad de la síntesis manuscrita	30 %	3,5	1,050	La página del prompt 1 es clara, ordenada y fechada, pero falta la síntesis manuscrita del prompt 2 (la imagen se repitió) y la hoja no tiene nombre ni código.
3	Estructura RMarkdown y recursos	25 %	4,0	1,000	Estructura clara de prompt y respuesta, con las imágenes ubicadas por prompt y ΔAIC en LaTeX. Para mejorar: la segunda imagen es una copia de la primera, todos los encabezados en `#`, sin índice (`toc`), el mismo texto alternativo en las dos imágenes y `author` sin nombre completo ni código.
4	Publicación y entrega en RPubs	25 %	4,7	1,175	Publicado, accesible y entregado el mismo día. El título es correcto pero poco descriptivo y está en minúsculas.
	NOTA FINAL	100 %		4,11	4,1 / 5,0 (Bueno)

Nota definitiva: 4,1 / 5,0

Si el estudiante republica en la misma URL con la imagen correcta del prompt 2, puede revisarse de nuevo el criterio 2.

4. Retroalimentación para el estudiante

Fortalezas

Tus respuestas de la IA son de las más completas del grupo: explican que Gamma y Lognormal extrapolan distinto hacia una crecida de 100 años. Esa es justamente la razón práctica por la que importa elegir bien la distribución.
Incluiste el criterio ΔAIC (< 2 buen soporte; > 10 descarte) y una muy buena analogía del muro de contención.
Indicaste la herramienta de IA (Gemini) y tu página del prompt 1 está fechada, ordenada y es legible.

Para seguir creciendo

Revisa las imágenes antes de publicar. La segunda imagen es la misma página del prompt 1. Reemplázala por la foto de tu síntesis del prompt 2 y vuelve a publicar en la misma URL.
Completa la regla de oro con su fórmula:
- AIC = 2k − 2 ln(L), donde k = número de parámetros y L = verosimilitud máxima.
- En RMarkdown: $$AIC = 2k - 2\ln(L)$$.
Identifica tu hoja. Junto a la fecha, escribe tu nombre completo y tu código.
De la transcripción a la síntesis. Escribe con tus palabras al menos una idea por viñeta. Por ejemplo: “Dos distribuciones pueden verse igual en el centro, pero diferir mucho en la cola: ahí está la crecida de diseño.”
Detalles del .Rmd:
- Escribe author: "César Meza (código)" y deja “Apoyo: Gemini” en el cuerpo.
- Usa ## para los prompts y ### para las respuestas, y agrega un índice flotante en el YAML:
```
output:
  html_document:
    toc: true
    toc_float: true
```
- Da a cada imagen un texto alternativo propio: ![Síntesis manuscrita — Prompt 2](prompt2.jpg){width=70%}.

Evaluación elaborada con apoyo de Claude (Anthropic) bajo el enfoque “El Lápiz y el Algoritmo”. Se revisó la página publicada completa; se verificó que las dos imágenes incrustadas son idénticas.

8_Moisés Viloria

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

Consulta al agente de IA: Verosimilitud, Parsimonia y AIC (síntesis manuscrita + RMarkdown + RPubs)

Campo	Detalle
Estudiante	Moisés Viloria
Código	(no registrado)
Grupo	Estadística Aplicada con Python y R — Grupo 1
URL evaluada	https://rpubs.com/Moisesvil/PARSIMONIA
Título en RPubs	“PARSIMONIA”
Herramienta de IA	Claude
Fecha del documento	01/10/2026
Fecha de evaluación	03/10/2026

Nota de contexto: se aplica el mismo criterio generoso usado con el Grupo 2 para esta actividad: publicar el mismo día cuenta como entrega a tiempo y los detalles de formato se presentan como orientación para las próximas entregas.

1. Revisión del contenido

Elemento solicitado	Evidencia en el trabajo	Estado
Prompt 1 (verosimilitud)	Texto completo, entre comillas	✓
Respuesta 1 (3 viñetas)	Sobresaliente, en 3 viñetas: L(θ) = ∏ f(xᵢ\|θ), log-verosimilitud ℓ = Σ ln f(xᵢ\|θ), MLE, límites del ajuste visual y de K-S, AIC y BIC, divergencia de colas para Tr = 50 y 100 años	✓
Prompt 2 (parsimonia y AIC)	Texto completo, entre comillas	✓
Respuesta 2	Sobresaliente: parsimonia y sobreajuste, AIC = 2k − 2ℓ con cada término explicado, analogía del muro de contención, regla de oro con niveles de ΔAIC y la nota de que Gamma y Lognormal tienen el mismo k	✓
Manuscrito incrustado	Dos imágenes distintas, una por prompt, ubicadas junto a cada uno	✓
Herramienta de IA usada	Indicada (Claude)	✓

2. Revisión del manuscrito

Aspecto	Observación
Encabezado	No hay nombre, código ni fecha; los recuadros superiores quedaron vacíos.
Organización	Muy buena: una página por prompt, con título centrado y viñetas o párrafos por concepto.
Contenido	Completo: verosimilitud y log-verosimilitud con sus fórmulas, MLE, AIC, BIC, analogía y regla de oro con ΔAIC.
Precisión	Las fórmulas son correctas: AIC = 2k − 2ℓ (con ℓ = ln L), BIC = k·ln(n) − 2ℓ y L(θ) = ∏ f(xᵢ\|θ).
Legibilidad	Muy buena: letra clara y uniforme en hoja cuadriculada.
Nivel de síntesis	En el prompt 2 condensó con sus palabras la analogía (“menos piezas, menos puntos de falla”) y la regla de oro. El prompt 1 es casi una transcripción.

3. Calificación por criterios

#	Criterio	Peso	Nota	Aporte	Justificación
1	Interacción con la IA y consistencia técnica	20 %	4,9	0,980	Es el trabajo técnicamente más completo del grupo: fórmulas de verosimilitud, log-verosimilitud, AIC y BIC, interpretación de ΔAIC y la observación de que, con el mismo k, decide ℓ. Tiene la herramienta identificada y el formato pedido.
2	Calidad de la síntesis manuscrita	30 %	4,5	1,350	Completo, muy legible, con fórmulas correctas y síntesis propia en el prompt 2. Se descuenta porque la hoja no tiene nombre, código ni fecha, y porque el prompt 1 es transcripción.
3	Estructura RMarkdown y recursos	25 %	4,3	1,075	Orden claro y cada imagen junto a su prompt. Para mejorar: fórmulas en texto plano en lugar de LaTeX; la lista de la regla de oro no se ve como lista (quedó en una sola línea con guiones); todos los encabezados en `#`, con dos puntos al final; sin índice (`toc`); el mismo texto alternativo en las dos imágenes.
4	Publicación y entrega en RPubs	25 %	4,7	1,175	Publicado, accesible y entregado el mismo día. El título es correcto pero poco descriptivo y está en mayúsculas.
	NOTA FINAL	100 %		4,58	4,6 / 5,0 (Excelente)

Nota definitiva: 4,6 / 5,0

4. Retroalimentación para el estudiante

Fortalezas

Tu trabajo tiene el mayor nivel técnico del grupo: escribiste la función de verosimilitud como producto, la log-verosimilitud como suma y las fórmulas del AIC y el BIC, todo correcto y también en tu cuaderno.
Recogiste un detalle clave: Gamma y Lognormal tienen ambas k = 2, así que el AIC las desempata solo por ℓ. Lo usaremos al comparar distribuciones con datos reales.
En el prompt 2 sintetizaste con tus palabras la analogía y la regla de oro, en lugar de copiar.
Indicaste la herramienta (Claude) y tu letra es muy clara.

Para seguir creciendo

Identifica tu hoja. Usa los recuadros superiores para tu nombre, código y fecha.
Aplica la síntesis también al prompt 1. Por ejemplo: “L = producto de densidades; ln L = suma → más fácil. MLE: θ que maximiza ℓ.”
Escribe las fórmulas en LaTeX para que se vean como ecuaciones:
- $$L(\theta) = \prod_{i=1}^{n} f(x_i \mid \theta)$$
- $$AIC = 2k - 2\ell \qquad BIC = k\ln(n) - 2\ell$$

Listas en RMarkdown. Deja una línea en blanco antes de la lista y pon cada viñeta en su propia línea:

**Regla de oro**

- Gana el de menor AIC.
- ΔAIC < 2: prácticamente equivalentes.
- ΔAIC > 10: se descarta el de mayor AIC.

Encabezados e índice. Usa ## para los prompts y ### para las respuestas, sin dos puntos al final, y agrega un índice flotante en el YAML:
```
output:
  html_document:
    toc: true
    toc_float: true
```
YAML y título. Escribe author: "Moisés Viloria (código)" y publica con un título descriptivo, por ejemplo “Verosimilitud, Parsimonia y AIC — Moisés Viloria”.

Evaluación elaborada con apoyo de Claude (Anthropic) bajo el enfoque “El Lápiz y el Algoritmo”. Se revisó la página publicada completa, incluidas las dos imágenes del manuscrito.

9_Laura Vergara Acosta

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

Consulta al agente de IA: Verosimilitud, Parsimonia y AIC (síntesis manuscrita + RMarkdown + RPubs)

Campo	Detalle
Estudiante	Laura Vergara Acosta
Código	(no registrado)
Grupo	Estadística Aplicada con Python y R — Grupo 1
URL evaluada	https://rpubs.com/lau_VA/ParsimoniaAIC
Título en RPubs	“Parsimonia_AIC”
Herramienta de IA	ChatGPT
Fecha del documento	01/10/2026
Fecha de evaluación	03/10/2026

Nota de contexto: se aplica el mismo criterio generoso usado con el Grupo 2 para esta actividad: publicar el mismo día cuenta como entrega a tiempo y los detalles de formato se presentan como orientación para las próximas entregas.

1. Revisión del contenido

Elemento solicitado	Evidencia en el trabajo	Estado
Prompt 1 (verosimilitud)	Texto completo, entre comillas	✓
Respuesta 1 (3 viñetas)	Completa y técnica: L(θ\|x) = ∏ f(xᵢ\|θ), log-verosimilitud ℓ(θ) = Σ ln f(xᵢ\|θ), datos fijos y parámetros variables, AIC/BIC para elegir con objetividad	✓
Prompt 2 (parsimonia y AIC)	Texto completo, entre comillas	✓
Respuesta 2	Completa: parsimonia, AIC, analogía del canal de riego, regla de oro (menor AIC) y AIC = 2k − 2 ln(L) en LaTeX con k y L definidos	✓
Manuscrito incrustado	Dos imágenes distintas, nítidas	✓
Herramienta de IA usada	Indicada (ChatGPT)	✓

2. Revisión del manuscrito

Aspecto	Observación
Encabezado	No hay nombre, código ni fecha; los recuadros de fecha (DD/MM/AA) quedaron vacíos.
Organización	Muy buena: “Prompt 1” y “Prompt 2” como títulos, viñetas por idea y la regla de oro centrada con la fórmula.
Contenido	Completo: verosimilitud con su fórmula de producto, log-verosimilitud, parsimonia, AIC, analogía, regla de oro y resumen final.
Precisión	Las fórmulas son correctas: L(θ\|x) = ∏ f(xᵢ\|θ), ℓ(θ) = Σ ln f(xᵢ\|θ) y AIC = 2k − 2 ln(L).
Legibilidad	Buena: letra clara en hoja cuadriculada. La primera imagen es un montaje de dos recortes, pero se lee bien.
Nivel de síntesis	Transcripción casi literal de la respuesta de la IA. El cierre (“buen ajuste + menor complejidad = menor AIC”) es un buen resumen, pero también viene de la IA.

3. Calificación por criterios

#	Criterio	Peso	Nota	Aporte	Justificación
1	Interacción con la IA y consistencia técnica	20 %	4,8	0,960	Los dos prompts y las dos respuestas están completos, con las fórmulas de la verosimilitud, la log-verosimilitud y el AIC, y la herramienta identificada.
2	Calidad de la síntesis manuscrita	30 %	4,4	1,320	Completo, ordenado, legible y con todas las fórmulas correctas. Se descuenta porque la hoja no tiene nombre, código ni fecha, y porque es transcripción.
3	Estructura RMarkdown y recursos	25 %	3,9	0,975	Las fórmulas en LaTeX se ven bien, pero los encabezados no funcionan: `# Prompt 1` quedó pegado al texto, `#Prompt 2` no lleva espacio y `### Regla de oro` aparece como texto. Las viñetas de la respuesta 1 salen en un solo párrafo con guiones. Además, el `author` dice “Vergra”, el texto alternativo se repite y no hay índice.
4	Publicación y entrega en RPubs	25 %	4,7	1,175	Publicado, accesible y entregado el mismo día, con su nombre completo en RPubs. El título es correcto pero poco descriptivo.
	NOTA FINAL	100 %		4,43	4,4 / 5,0 (Excelente)

Nota definitiva: 4,4 / 5,0

4. Retroalimentación para la estudiante

Fortalezas

Tu contenido es muy completo y técnico: incluiste la verosimilitud como producto de densidades y la log-verosimilitud como suma, además del AIC. Todo correcto en el documento y en el cuaderno.
Las fórmulas en LaTeX se ven muy bien en tu página.
Tu manuscrito está bien organizado: títulos por prompt, viñetas y la regla de oro destacada al centro.
Indicaste la herramienta (ChatGPT).

Para seguir creciendo

Revisa la sintaxis de Markdown. Es lo que más afectó tu nota:
- Un encabezado necesita una línea en blanco antes y un espacio después del #: # Prompt 2, no #Prompt 2.
- Las viñetas necesitan una línea en blanco antes de la lista y cada una en su propia línea.
```
## Prompt 1: El problema y la verosimilitud

"Actúa como mi tutor..."

### Respuesta

- **Verosimilitud:** ...
- **En caudales máximos anuales:** ...
- **¿Por qué evaluarla?** ...
```
Después de compilar (Knit), revisa la vista previa antes de publicar.
Identifica tu hoja. Usa los recuadros DD/MM/AA para la fecha y escribe tu nombre y código.
De la transcripción a la síntesis. Agrega una idea propia. Por ejemplo: “Gamma y Lognormal tienen 2 parámetros cada una, así que el AIC las desempata solo por ln(L).”
YAML. Corrige tu apellido y agrega el código: author: "Laura Vergara Acosta (código)", y deja “Apoyo: ChatGPT” en el cuerpo. Agrega también un índice flotante:
```
output:
  html_document:
    toc: true
    toc_float: true
```

Evaluación elaborada con apoyo de Claude (Anthropic) bajo el enfoque “El Lápiz y el Algoritmo”. Se revisó la página publicada completa, incluidas las dos imágenes del manuscrito.

10_Jhonatan Pérez

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

Consulta al agente de IA: Verosimilitud, Parsimonia y AIC (síntesis manuscrita + RMarkdown + RPubs)

Campo	Detalle
Estudiante	Jhonatan Pérez
Código	(no registrado)
Grupo	Estadística Aplicada con Python y R — Grupo 1
URL evaluada	https://rpubs.com/Jhonatan_Perez/ParsimoniaAIC
Título en RPubs	“Parsimonia_AIC”
Herramienta de IA	ChatGPT
Fecha del documento	01/10/2026
Fecha de evaluación	03/10/2026

Nota de contexto: se aplica el mismo criterio generoso usado con el Grupo 2 para esta actividad: publicar el mismo día cuenta como entrega a tiempo y los detalles de formato se presentan como orientación para las próximas entregas.

1. Revisión del contenido

Elemento solicitado	Evidencia en el trabajo	Estado
Prompt 1 (verosimilitud)	Texto completo, entre comillas	✓
Respuesta 1 (3 viñetas)	Completa y correcta, en 3 viñetas: definición, comparación cuantitativa Gamma vs. Lognormal y aplicación a caudales de diseño y periodos de retorno	✓
Prompt 2 (parsimonia y AIC)	Texto completo, entre comillas	✓
Respuesta 2	Completa: parsimonia, AIC, analogía del canal de riego, regla de oro y AIC = 2k − 2 ln(L) en LaTeX, con k y L definidos	✓
Manuscrito incrustado	Dos imágenes distintas, una por prompt, ubicadas junto a cada uno	✓
Herramienta de IA usada	Indicada (ChatGPT)	✓

2. Revisión del manuscrito

Aspecto	Observación
Encabezado	Fecha (“Jueves 1 de octubre 2026”), título del tema e identificación de la actividad (“Actividad 1ra nota del 2do 50 %”). Faltan el nombre y el código.
Organización	Muy buena: títulos en rojo por prompt y por concepto, y la fórmula enmarcada.
Contenido	Completo: verosimilitud, por qué evaluarla, aplicación hidrológica, parsimonia, AIC, analogía y regla de oro.
Precisión	La fórmula es correcta: AIC = 2k − 2 ln(L), con k y L definidos, y cierra con “menor AIC ⇒ mejor modelo”.
Legibilidad	Muy buena: letra clara y uniforme, y fotos bien recortadas.
Nivel de síntesis	Transcripción casi literal de la respuesta de la IA.

3. Calificación por criterios

#	Criterio	Peso	Nota	Aporte	Justificación
1	Interacción con la IA y consistencia técnica	20 %	4,7	0,940	Los dos prompts y las dos respuestas están completos, en el formato pedido, con la fórmula correcta y la herramienta identificada.
2	Calidad de la síntesis manuscrita	30 %	4,5	1,350	Muy legible, organizado, fechado y con la fórmula correcta y enmarcada. Se descuenta porque la hoja no tiene nombre ni código y porque transcribe más de lo que sintetiza.
3	Estructura RMarkdown y recursos	25 %	4,4	1,100	Orden claro, cada imagen junto a su prompt y fórmulas en LaTeX. Para mejorar: todos los encabezados en `#`, sin índice (`toc`), el mismo texto alternativo en las dos imágenes, `author` sin código y sin espacio antes del paréntesis, y “respuesta prompt 1” en minúscula.
4	Publicación y entrega en RPubs	25 %	4,8	1,200	Publicado, accesible y entregado el mismo día. El título es correcto pero poco descriptivo.
	NOTA FINAL	100 %		4,59	4,6 / 5,0 (Excelente)

Nota definitiva: 4,6 / 5,0

4. Retroalimentación para el estudiante

Fortalezas

Tu manuscrito es de los más claros y mejor presentados del grupo: tiene fecha, título del tema, la actividad identificada, títulos en color y la fórmula del AIC enmarcada.
Tu trabajo está completo: los dos prompts, las dos respuestas, la fórmula correcta con sus términos y cada imagen junto a su prompt.
Indicaste la herramienta (ChatGPT) y las fórmulas en LaTeX se ven bien.

Para seguir creciendo

Identifica tu hoja. Ya pones fecha y título; agrega tu nombre completo y tu código.
De la transcripción a la síntesis. Agrega una idea con tus palabras. Por ejemplo: “En AIC = 2k − 2 ln(L), si dos distribuciones tienen el mismo k, gana la de mayor verosimilitud.”
Detalles del .Rmd:
- Escribe author: "Jhonatan Pérez (código)" y deja “Apoyo: ChatGPT” en el cuerpo.
- Usa ## para los prompts y ### para las respuestas (“Respuesta del prompt 1”, con mayúscula).
- Agrega un índice flotante en el YAML:
```
output:
  html_document:
    toc: true
    toc_float: true
```
- Da a cada imagen un texto alternativo propio: ![Síntesis manuscrita — Prompt 1](prompt1.jpg){width=70%}.
Título. Usa uno más descriptivo, en el YAML y en RPubs, por ejemplo “Verosimilitud, Parsimonia y AIC — Jhonatan Pérez”.

Evaluación elaborada con apoyo de Claude (Anthropic) bajo el enfoque “El Lápiz y el Algoritmo”. Se revisó la página publicada completa, incluidas las dos imágenes del manuscrito.

11_Juan de Dios Rodríguez

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

Consulta al agente de IA: Verosimilitud, Parsimonia y AIC (síntesis manuscrita + RMarkdown + RPubs)

Campo	Detalle
Estudiante	Juan de Dios Rodríguez
Código	(no registrado)
Grupo	Estadística Aplicada con Python y R — Grupo 1
URL evaluada	https://rpubs.com/JR12345/parsimonia_AIC
Título en RPubs	“parsimonia_AIC”
Herramienta de IA	No indicada
Fecha del documento	01/10/2026
Fecha de evaluación	03/10/2026

Nota de contexto: se aplica el mismo criterio generoso usado con el Grupo 2 para esta actividad: publicar el mismo día cuenta como entrega a tiempo y los detalles de formato se presentan como orientación para las próximas entregas.

1. Revisión del contenido

Elemento solicitado	Evidencia en el trabajo	Estado
Prompt 1 (verosimilitud)	Texto completo, entre comillas	✓
Respuesta 1 (3 viñetas)	Muy completa: L(θ\|x) como medida relativa (no una probabilidad sobre θ), log-verosimilitud, AIC/BIC y la importancia de la cola derecha para los caudales extremos	✓
Prompt 2 (parsimonia y AIC)	Texto completo, entre comillas	✓
Respuesta 2	Muy completa: parsimonia y sobreajuste, AIC = −2ℓ̂ + 2k, corrección AICc para muestras pequeñas, analogía de la sección trapezoidal frente a la compuesta y regla de oro con ΔAIC	✓
Manuscrito incrustado	Una imagen larga (montaje de varias páginas), de baja resolución	✓
Herramienta de IA usada	No se indica	✗

2. Revisión del manuscrito

Aspecto	Observación
Encabezado	No hay nombre, código ni fecha.
Organización	Buena: “Prom #1” y “Prom #2”, con secciones numeradas (1. Parsimonia, 2. AIC, 3. Analogía, 4. Regla de oro).
Contenido	Completo: incluye todo lo de la respuesta, también AICc y ΔAIC.
Precisión	Las fórmulas son correctas: AIC = −2ℓ̂ + 2k (equivalente a 2k − 2 ln L) y AICc = AIC + 2k(k+1)/(n−k−1).
Legibilidad	Difícil: letra pequeña y apretada y una imagen de baja resolución (500 px de ancho); varias palabras no se distinguen.
Nivel de síntesis	Transcripción literal de una respuesta muy larga.

3. Calificación por criterios

#	Criterio	Peso	Nota	Aporte	Justificación
1	Interacción con la IA y consistencia técnica	20 %	4,6	0,920	Las respuestas son de las más avanzadas del grupo (AICc, colas, ΔAIC) y los dos prompts están completos. Se descuenta porque no se indica la herramienta de IA y porque las fórmulas quedaron ilegibles al pegarlas (ver criterio 3).
2	Calidad de la síntesis manuscrita	30 %	4,1	1,230	Completo, organizado y con las fórmulas correctas, incluida la del AICc. Se descuenta porque la hoja no tiene nombre, código ni fecha, la letra es pequeña, la imagen es de baja resolución y el texto es transcripción.
3	Estructura RMarkdown y recursos	25 %	3,8	0,950	Al copiar de la IA, las fórmulas quedaron duplicadas y desordenadas (por ejemplo, “L ( θ ∣ x ) L(θ∣x)”). La línea “AIC =” se convirtió en un encabezado. Además: “Prompt 2: :” lleva doble dos puntos, todos los encabezados van en `#`, no hay índice, la imagen está al inicio y el `author` va sin mayúscula en el apellido y sin código.
4	Publicación y entrega en RPubs	25 %	4,7	1,175	Publicado, accesible y entregado el mismo día. El título es correcto pero poco descriptivo y está en minúsculas.
	NOTA FINAL	100 %		4,28	4,3 / 5,0 (Bueno)

Nota definitiva: 4,3 / 5,0

4. Retroalimentación para el estudiante

Fortalezas

Tu consulta obtuvo contenido avanzado: la corrección AICc para muestras pequeñas (n/k < 40), muy pertinente porque las series de caudales máximos anuales suelen ser cortas.
La analogía de la sección trapezoidal frente a la compuesta relaciona muy bien los parámetros del modelo con los parámetros de diseño de un canal.
Tu manuscrito es completo y está organizado en secciones numeradas, con las fórmulas correctas.

Para seguir creciendo

Indica la herramienta de IA que usaste (ChatGPT, Gemini, Claude…). Es parte de usar la IA de forma transparente.
No pegues fórmulas copiadas de la pantalla de la IA, porque se duplican y desordenan. Escríbelas en LaTeX:
- $$AIC = -2\hat{\ell} + 2k$$
- $$AIC_c = AIC + \frac{2k(k+1)}{n-k-1}$$
- Además, una línea con solo = debajo de un texto lo convierte en encabezado; por eso “AIC” quedó como título.
Identifica tu hoja con nombre, código y fecha.
Legibilidad. Escribe con letra un poco más grande y espaciada, y sube una imagen por página con buena resolución (CamScanner o similar), en lugar de un montaje reducido.
De la transcripción a la síntesis. Una respuesta tan larga es la oportunidad ideal para resumir. Por ejemplo: “AICc: corrige el AIC cuando hay pocos años de registro.”
Detalles del .Rmd:
- Escribe author: "Juan de Dios Rodríguez (código)".
- Usa ## para los prompts y ### para las respuestas, y quita el doble “: :”.
- Agrega un índice flotante en el YAML:
```
output:
  html_document:
    toc: true
    toc_float: true
```
- Pon un título descriptivo, en el YAML y en RPubs: “Verosimilitud, Parsimonia y AIC — Juan de Dios Rodríguez”.

Evaluación elaborada con apoyo de Claude (Anthropic) bajo el enfoque “El Lápiz y el Algoritmo”. Se revisó la página publicada completa, incluida la imagen del manuscrito.

12_Iván René Barboza

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 % (revisada)

Consulta al agente de IA: Verosimilitud, Parsimonia y AIC (síntesis manuscrita + RMarkdown + RPubs)

Campo	Detalle
Estudiante	Iván René Barboza
Código	(no registrado)
Grupo	Estadística Aplicada con Python y R — Grupo 1
URL evaluada	https://rpubs.com/Ivanrene0920/1464283
Título en RPubs	“Document” (título por defecto)
Herramienta de IA	ChatGPT
Fecha del documento	01/10/2026
Fecha de evaluación	03/10/2026 (revisada por decisión del docente)

Nota de contexto: en esta actividad, la síntesis manuscrita es el componente central del enfoque “El Lápiz y el Algoritmo”: la IA explica, pero el aprendizaje se consolida cuando el estudiante escribe con su propia mano. Por decisión del docente, una imagen de manuscrito generada con IA no se acepta como trabajo manuscrito y ese criterio se califica con 0,0.

1. Revisión del contenido

Elemento solicitado	Evidencia en el trabajo	Estado
Prompt 1 (verosimilitud)	Texto completo, entre comillas	✓
Respuesta 1 (3 viñetas)	Tres viñetas correctas en lo general, pero con dos errores: dice “Gamma y Normal” (el prompt habla de Gamma y Lognormal) y tiene una frase incompleta (“Cuando los datos, así puedes elegir…”)	◐
Prompt 2 (parsimonia y AIC)	Texto completo, entre comillas	✓
Respuesta 2	Completa: parsimonia, AIC, analogía del canal de riego, AIC = 2k − 2 ln(L) en LaTeX con k y L definidos y “menor AIC = mejor distribución”. Todo en un solo bloque de texto	✓
Manuscrito incrustado	No se acepta como manuscrito: la imagen presenta rasgos de haber sido generada con IA (ver sección 2). Además, las dos imágenes están giradas 90°	✗
Herramienta de IA usada	Indicada (ChatGPT)	✓

2. Revisión del manuscrito

Aspecto	Observación
Autenticidad	La imagen presenta rasgos propios de una “escritura a mano” generada con IA: letra uniforme, casi tipográfica; renglones completos de palabras sin sentido (“de foo-Frmasimád la Jos datqs, los daus daa el eedgid…”, “que,a máu goaa dos los vaios…”); y palabras deformadas (“Caundo”, “compaar distribuciouos”, “destnibuciones”, “procsticaar”, “nrecusss”, “pajpción”). Una persona que copia a mano no produce texto sin sentido en medio de una frase correcta.
Encabezado	No tiene nombre, código ni fecha.
Decisión	El criterio se califica con 0,0, porque no hay evidencia de una síntesis escrita por el estudiante.

3. Calificación por criterios

#	Criterio	Peso	Nota	Aporte	Justificación
1	Interacción con la IA y consistencia técnica	20 %	4,2	0,840	Prompts completos, la fórmula del AIC y la herramienta identificada. Se descuenta por el error “Gamma y Normal” y por la frase incompleta de la respuesta 1.
2	Calidad de la síntesis manuscrita	30 %	0,0	0,000	La imagen presentada como manuscrito tiene rasgos de haber sido generada con IA, así que no se acepta como trabajo escrito a mano. Es el componente central de la actividad.
3	Estructura RMarkdown y recursos	25 %	3,9	0,975	Las imágenes van junto a cada prompt y la fórmula está en LaTeX. Para mejorar: las dos imágenes están giradas 90°, la respuesta 2 quedó en un solo párrafo, los encabezados van en minúscula y todos en `#`, no hay índice y el texto alternativo es el mismo en las dos imágenes.
4	Publicación y entrega en RPubs	25 %	4,0	1,000	Publicado, accesible y entregado el mismo día, pero con el título por defecto “Document”, una URL numérica y el autor como “ivan rene”.
	NOTA FINAL	100 %		2,82	2,8 / 5,0 (Insuficiente)

Nota definitiva: 2,8 / 5,0

4. Retroalimentación para el estudiante

Lo que sí está bien

Hiciste la consulta con los dos prompts completos y publicaste el mismo día.
Tu respuesta sobre el desempate tiene la fórmula correcta, AIC = 2k − 2 ln(L), escrita en LaTeX.
Indicaste la herramienta de IA (ChatGPT).

Lo que debes corregir

El manuscrito debe ser tuyo, escrito a mano. En este curso, la IA explica, pero tú consolidas el aprendizaje escribiendo con tu propia mano: ese es el sentido de “El Lápiz y el Algoritmo”. La imagen que presentaste contiene renglones sin sentido y palabras deformadas, típicos de una imagen generada con IA. Por eso este criterio, que vale el 30 % de la nota, quedó en 0,0. Usar la IA para consultar está permitido y es el objetivo de la actividad; usarla para reemplazar tu escritura, no.
Revisa el contenido antes de copiarlo. La actividad compara Gamma y Lognormal, no Gamma y Normal. Corrige también la frase incompleta de la respuesta 1.
Publica con un título propio. Cambia “Document” por algo como “Verosimilitud, Parsimonia y AIC — Iván Barboza”, y orienta las imágenes antes de subirlas.
Detalles del .Rmd:
- Escribe author: "Iván René Barboza (código)".
- Usa ## para los prompts y ### para las respuestas, con mayúscula inicial.
- Separa la respuesta 2 en viñetas, con una línea en blanco antes de la lista.
- Agrega un índice flotante en el YAML:
```
output:
  html_document:
    toc: true
    toc_float: true
```

Evaluación elaborada con apoyo de Claude (Anthropic) bajo el enfoque “El Lápiz y el Algoritmo” y revisada por decisión del docente. Se revisó la página publicada completa, incluidas las dos imágenes.

13_Luna Margarita Mercado Caly

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

Consulta al agente de IA: Verosimilitud, Parsimonia y AIC (síntesis manuscrita + RMarkdown + RPubs)

Campo	Detalle
Estudiante	Luna Margarita Mercado Caly
Código	(no registrado)
Grupo	Estadística Aplicada con Python y R — Grupo 1
URL evaluada	https://rpubs.com/lunamerca/1464285
Título en RPubs	“Document” (título por defecto)
Herramienta de IA	No indicada
Fecha del documento	01/10/2026
Fecha de evaluación	03/10/2026

Nota de contexto: se aplica el mismo criterio generoso usado con el Grupo 2 para esta actividad: publicar el mismo día cuenta como entrega a tiempo y los detalles de formato se presentan como orientación para las próximas entregas.

1. Revisión del contenido

Elemento solicitado	Evidencia en el trabajo	Estado
Prompt 1 (verosimilitud)	Texto completo, pero sin comillas de cierre y con el encabezado pegado al texto	✓
Respuesta 1 (3 viñetas)	Muy completa: verosimilitud como producto de densidades, MLE, AIC/BIC y la relevancia para el caudal de diseño de 100 años	✓
Prompt 2 (parsimonia y AIC)	Texto completo (sin comillas de cierre)	✓
Respuesta 2	Muy completa: parsimonia y sobreajuste, AIC = −2ℓ(θ̂) + 2k y BIC en LaTeX, analogía del canal (diseño A con 2 variables frente al B con 5) y tabla de ΔAIC. Contiene un error de la IA que no se corrigió: concluye que, si ΔAIC ≤ 2, “gana la más simple (Gamma, 2 parámetros)”, pero la Lognormal también tiene 2 parámetros	◐
Manuscrito incrustado	Dos imágenes distintas: una página de la respuesta 1 y una imagen larga con la respuesta 2	✓
Herramienta de IA usada	No se indica	✗

2. Revisión del manuscrito

Aspecto	Observación
Encabezado	No hay nombre, código ni fecha.
Organización	Muy buena: viñetas, secciones numeradas (1. Parsimonia, 2. AIC, 3. Analogía) y la tabla de ΔAIC hecha a mano con su interpretación.
Contenido	Completo: verosimilitud, log-verosimilitud, MLE, AIC, BIC, analogía y regla de oro. En el cuaderno no copió la conclusión errónea sobre Gamma.
Precisión	Las fórmulas son correctas: L(θ\|x) = ∏ f(xᵢ\|θ), ℓ(θ) = ln L, AIC = −2ℓ(θ̂) + 2k y BIC = −2ℓ + k ln n.
Legibilidad	Aceptable: trazo claro pero tenue (parece lápiz) y la segunda imagen es de baja resolución (500 px de ancho).
Nivel de síntesis	Transcripción casi literal.

3. Calificación por criterios

#	Criterio	Peso	Nota	Aporte	Justificación
1	Interacción con la IA y consistencia técnica	20 %	4,4	0,880	Las respuestas son de las más completas del grupo (verosimilitud, MLE, AIC, BIC y tabla ΔAIC). Se descuenta porque no se indica la herramienta de IA y porque quedó en el documento una conclusión errónea de la IA.
2	Calidad de la síntesis manuscrita	30 %	4,3	1,290	Completo, bien organizado, con fórmulas correctas y la tabla de ΔAIC hecha a mano. Se descuenta porque la hoja no tiene nombre, código ni fecha, el trazo es tenue, la segunda imagen es de baja resolución y el texto es transcripción.
3	Estructura RMarkdown y recursos	25 %	3,9	0,975	Las fórmulas en LaTeX y la tabla de ΔAIC se ven bien, y cada imagen va junto a su prompt. Para mejorar: `# Prompt 1` no se convirtió en encabezado; las viñetas de las secciones 1 a 3 salen en un solo párrafo con guiones; faltan las comillas de cierre de los prompts; los encabezados van en minúscula y todos en `#`; no hay índice; el `author` va en minúsculas y sin código.
4	Publicación y entrega en RPubs	25 %	4,0	1,000	Publicado, accesible y entregado el mismo día, pero con el título por defecto “Document” y una URL numérica.
	NOTA FINAL	100 %		4,15	4,1 / 5,0 (Bueno)

Nota definitiva: 4,1 / 5,0

4. Retroalimentación para la estudiante

Fortalezas

Tu manuscrito es completo y está bien organizado, y hiciste a mano la tabla de interpretación de ΔAIC, un recurso muy útil para estudiar.
Todas tus fórmulas son correctas: verosimilitud, log-verosimilitud, AIC y BIC.
En el cuaderno no copiaste la conclusión equivocada de la IA sobre la Gamma. Ahora quítala también del documento.

Para seguir creciendo

Lee la respuesta de la IA con ojo crítico. La IA concluyó: “si ΔAIC ≤ 2, gana la más simple (Gamma, 2 parámetros)”. Pero la Lognormal también tiene 2 parámetros, así que ninguna es “más simple”. Con el mismo k, el AIC solo depende de la verosimilitud, y si ΔAIC ≤ 2 las dos son igualmente plausibles.
Indica la herramienta de IA que usaste (ChatGPT, Gemini, Claude…).
Identifica tu hoja con nombre, código y fecha. Escribe con bolígrafo o con un lápiz más oscuro, y escanea cada página por separado con buena resolución.
Revisa la sintaxis de Markdown:
- Deja una línea en blanco antes de ## Prompt 1 para que se convierta en encabezado.
- Pon cada viñeta en su propia línea, con una línea en blanco antes de la lista.
- Cierra las comillas de los prompts.
Publica con un título propio. Cambia “Document” por algo como “Verosimilitud, Parsimonia y AIC — Luna Mercado”, y en el YAML escribe author: "Luna Margarita Mercado Caly (código)". Agrega también un índice flotante en el YAML:
```
output:
  html_document:
    toc: true
    toc_float: true
```

Evaluación elaborada con apoyo de Claude (Anthropic) bajo el enfoque “El Lápiz y el Algoritmo”. Se revisó la página publicada completa, incluidas las dos imágenes del manuscrito.

14_Emanuel Reyes Guillín

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

Consulta al agente de IA: Verosimilitud, Parsimonia y AIC (síntesis manuscrita + RMarkdown + RPubs)

Campo	Detalle
Estudiante	Emanuel Reyes Guillín
Código	(no registrado)
Grupo	Estadística Aplicada con Python y R — Grupo 1
URL evaluada	https://rpubs.com/AZ_2009/ParsimoniaAIC
Título en RPubs	“parsimonia_AIC”
Herramienta de IA	ChatGPT
Fecha del documento	01/10/2026
Fecha de evaluación	03/10/2026

Nota de contexto: se aplica el mismo criterio generoso usado con el Grupo 2 para esta actividad: publicar el mismo día cuenta como entrega a tiempo y los detalles de formato se presentan como orientación para las próximas entregas.

1. Revisión del contenido

Elemento solicitado	Evidencia en el trabajo	Estado
Prompt 1 (verosimilitud)	Texto completo, entre comillas	✓
Respuesta 1 (3 viñetas)	Completa y correcta, en 3 viñetas: qué es, por qué evaluarla con Gamma y Lognormal, y su uso en caudales de diseño y periodos de retorno	✓
Prompt 2 (parsimonia y AIC)	Texto completo, entre comillas	✓
Respuesta 2	Completa y bien estructurada: parsimonia, AIC = 2k − 2 ln(L) en LaTeX con cada término definido, analogía del canal (diseño A frente al B), regla de oro y un ejemplo numérico con tres valores de AIC	✓
Manuscrito incrustado	Dos imágenes distintas, nítidas, una por prompt	✓
Herramienta de IA usada	Indicada (ChatGPT)	✓

2. Revisión del manuscrito

Aspecto	Observación
Encabezado	Tiene la fecha (“Jueves 1 de oct”), pero no el nombre ni el código.
Organización	Muy buena: “Solución al Prompt 1” y “Solución: Prompt 2”, títulos en color, la fórmula destacada y la regla de oro al final.
Contenido	Completo en lo esencial: verosimilitud, parsimonia, AIC, analogía y regla de oro. En la hoja no se definen k ni L.
Precisión	La fórmula es correcta: AIC = 2k − 2 ln(L).
Legibilidad	Muy buena: letra clara y escaneo nítido.
Nivel de síntesis	En el prompt 2 resumió con sus palabras: condensó el AIC y la analogía, y explicó la regla de oro (“es la preferida porque logra un buen ajuste a los datos con menor complejidad”). El prompt 1 es casi una transcripción.

3. Calificación por criterios

#	Criterio	Peso	Nota	Aporte	Justificación
1	Interacción con la IA y consistencia técnica	20 %	4,7	0,940	Los dos prompts y las dos respuestas están completos, en el formato pedido, con la fórmula correcta, un ejemplo numérico y la herramienta identificada.
2	Calidad de la síntesis manuscrita	30 %	4,5	1,350	Auténtico, muy legible, organizado, fechado y con síntesis propia en el prompt 2. Se descuenta porque la hoja no tiene nombre ni código y porque no se definen k y L.
3	Estructura RMarkdown y recursos	25 %	4,0	1,000	La fórmula en LaTeX y las secciones de la respuesta 2 se ven bien. Para mejorar: `#Prompt 1` y `# promtp 2:Prompt 2` no se convirtieron en encabezados; hay errores en el título (“porsimonia_aic”) y en “respueta prompt 1”; no hay índice; el `author` va en mayúsculas y sin código.
4	Publicación y entrega en RPubs	25 %	4,8	1,200	Publicado, accesible y entregado el mismo día. El título en RPubs es correcto pero poco descriptivo.
	NOTA FINAL	100 %		4,49	4,5 / 5,0 (Excelente)

Nota definitiva: 4,5 / 5,0

4. Retroalimentación para el estudiante

Fortalezas

En el prompt 2 resumiste con tus palabras y explicaste el porqué de la regla de oro. Eso es lo que busca “El Lápiz y el Algoritmo”.
Tu manuscrito es muy claro, con títulos en color y la fórmula del AIC destacada.
Tu respuesta incluye un ejemplo numérico (AIC₂ = 118,7 < AIC₃ = 121,2 < AIC₁ = 125,4), que ayuda a entender cómo se aplica la regla.
Indicaste la herramienta (ChatGPT) y publicaste el mismo día.

Para seguir creciendo

Identifica tu hoja. Junto a la fecha, escribe tu nombre completo y tu código.
Define los términos en la hoja: k = número de parámetros y L = verosimilitud máxima.
Aplica la síntesis también al prompt 1, como hiciste en el prompt 2.
Revisa la sintaxis de Markdown:
- Un encabezado necesita un espacio después del # y una línea en blanco antes: ## Prompt 1: El problema y la verosimilitud.
- Corrige “porsimonia” → parsimonia, “respueta” → respuesta y “promtp” → prompt.
- Usa ## para los prompts y ### para las respuestas.
YAML. Escribe author: "Emanuel Reyes Guillín (código)" y deja “Apoyo: ChatGPT” en el cuerpo. Agrega también un índice flotante:
```
output:
  html_document:
    toc: true
    toc_float: true
```

Evaluación elaborada con apoyo de Claude (Anthropic) bajo el enfoque “El Lápiz y el Algoritmo”. Se revisó la página publicada completa, incluidas las dos imágenes del manuscrito.

15_Diego Andrés Acosta Acosta

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

Consulta al agente de IA: Verosimilitud, Parsimonia y AIC (síntesis manuscrita + RMarkdown + RPubs)

Campo	Detalle
Estudiante	Diego Andrés Acosta Acosta
Código	(no registrado)
Grupo	Estadística Aplicada con Python y R — Grupo 1
URL evaluada	https://rpubs.com/diegoandres04/ParsimoniaAIC
Título en RPubs	“Parsimonia_AIC”
Herramienta de IA	OpenAI (ChatGPT)
Fecha del documento	01/10/2026
Fecha de evaluación	03/10/2026

Nota de contexto: se aplica el mismo criterio generoso usado con el Grupo 2 para esta actividad: publicar el mismo día cuenta como entrega a tiempo y los detalles de formato se presentan como orientación para las próximas entregas.

1. Revisión del contenido

Elemento solicitado	Evidencia en el trabajo	Estado
Prompt 1 (verosimilitud)	Texto completo, entre comillas (pegado al encabezado)	✓
Respuesta 1 (3 viñetas)	Correcta y matizada: L(θ), log-verosimilitud, aplicación a caudales de diseño y la advertencia de que una mayor verosimilitud por sí sola no garantiza el mejor modelo	✓
Prompt 2 (parsimonia y AIC)	Texto completo, entre comillas (pegado al encabezado)	✓
Respuesta 2	Completa: parsimonia, AIC = 2k − 2 ln(L) con k y L definidos, analogía del canal de drenaje, regla de oro (ganadora = argmin AIC) y la nota de que el AIC solo compara modelos ajustados a los mismos datos	✓
Manuscrito incrustado	Dos imágenes distintas, nítidas, cada una antes de su respuesta	✓
Herramienta de IA usada	Indicada (“apoyo: OpenAI”)	✓

2. Revisión del manuscrito

Aspecto	Observación
Encabezado	No hay nombre, código ni fecha; los recuadros “HOY ES” quedaron vacíos.
Organización	Muy buena: un título por concepto (verosimilitud, por qué es necesaria, aplicación, parsimonia, AIC, regla de oro, analogía).
Contenido	Completo: verosimilitud y log-verosimilitud, parsimonia, AIC con k y L definidos, regla de oro con argmin y analogía.
Precisión	La fórmula es correcta: AIC = 2k − 2 ln(L).
Legibilidad	Buena: letra clara y fotos nítidas.
Nivel de síntesis	Sintetiza de verdad: reduce la respuesta a frases cortas con sus palabras (“Menos parámetros, sin perder capacidad explicativa. Evita complicar el modelo de gusto”; “Dos diseños conducen bien el agua; uno usa más materiales y cálculos, pero no mejora significativamente”).

3. Calificación por criterios

#	Criterio	Peso	Nota	Aporte	Justificación
1	Interacción con la IA y consistencia técnica	20 %	4,6	0,920	Los dos prompts y las dos respuestas están completos, con matices técnicos valiosos y la herramienta identificada. Se descuenta un poco porque la respuesta 1 perdió el formato de viñetas al pegarla.
2	Calidad de la síntesis manuscrita	30 %	4,6	1,380	Una de las mejores síntesis del grupo: breve, con sus palabras, completa y con la fórmula correcta. Se descuenta porque la hoja no tiene nombre, código ni fecha.
3	Estructura RMarkdown y recursos	25 %	3,8	0,950	Las imágenes están bien ubicadas junto a cada respuesta. Para mejorar: `# Prompt 1` y `# Prompt 2` no se convirtieron en encabezados (el documento no tiene ninguno); las fórmulas quedaron duplicadas y desordenadas al pegarlas (“L(θ)L()L(θ)”, “kkk”, “LLL”); hay una viñeta suelta (“- ¿Por qué es necesaria?”); no hay índice.
4	Publicación y entrega en RPubs	25 %	4,8	1,200	Publicado, accesible y entregado el mismo día, con su nombre completo en RPubs. El título es correcto pero poco descriptivo.
	NOTA FINAL	100 %		4,45	4,5 / 5,0 (Excelente)

Nota definitiva: 4,5 / 5,0

4. Retroalimentación para el estudiante

Fortalezas

Tu manuscrito es una síntesis real, no una copia: condensaste cada idea en frases cortas con tus palabras. Es justo lo que busca “El Lápiz y el Algoritmo”.
Tu respuesta incluye matices importantes: la verosimilitud sola no basta, y el AIC solo compara modelos ajustados a los mismos datos.
Escribiste la regla de oro como ganadora = argmin(AIC), una forma precisa de expresarla.
Indicaste la herramienta y las imágenes van bien ubicadas.

Para seguir creciendo

Identifica tu hoja. Usa los recuadros “HOY ES” para la fecha y escribe tu nombre y código.
Encabezados en RMarkdown. Deja una línea en blanco antes y separa el título del prompt:
```
## Prompt 1: El problema y la verosimilitud

"Actúa como mi tutor..."

### Respuesta
```
No pegues fórmulas copiadas de la pantalla de la IA, porque se duplican y desordenan (“kkk”, “LLL”). Escríbelas en LaTeX:
- $$AIC = 2k - 2\ln(L)$$
- $$\text{Ganadora} = \arg\min(AIC)$$
Viñetas. Pon cada viñeta en su propia línea, con una línea en blanco antes de la lista.
YAML. Escribe author: "Diego Andrés Acosta Acosta (código)" y agrega un índice flotante:
```
output:
  html_document:
    toc: true
    toc_float: true
```

Evaluación elaborada con apoyo de Claude (Anthropic) bajo el enfoque “El Lápiz y el Algoritmo”. Se revisó la página publicada completa, incluidas las dos imágenes del manuscrito.

16_Jearnol Pérez Crespo

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

Consulta al agente de IA: Verosimilitud, Parsimonia y AIC (síntesis manuscrita + RMarkdown + RPubs)

Campo	Detalle
Estudiante	Jearnol Pérez Crespo
Código	(no registrado)
Grupo	Estadística Aplicada con Python y R — Grupo 1
URL evaluada	https://rpubs.com/JearnolP07/parsimoniaAIC
Título en RPubs	“parsimonia_AIC”
Herramienta de IA	ChatGPT
Fecha del documento	01/10/2026
Fecha de evaluación	03/10/2026

Nota de contexto: se aplica el mismo criterio generoso usado con el Grupo 2 para esta actividad: publicar el mismo día cuenta como entrega a tiempo y los detalles de formato se presentan como orientación para las próximas entregas.

1. Revisión del contenido

Elemento solicitado	Evidencia en el trabajo	Estado
Prompt 1 (verosimilitud)	Texto completo, entre comillas	✓
Respuesta 1 (3 viñetas)	Completa y técnica: L(θ\|x) = ∏ f(xᵢ\|θ) en LaTeX, datos fijos y parámetros variables, MLE, log-verosimilitud y su uso cuando Gamma y Lognormal ajustan bien	✓
Prompt 2 (parsimonia y AIC)	Texto completo, entre comillas	✓
Respuesta 2	Completa: parsimonia, AIC, analogía del canal, regla de oro (comparar con los mismos datos y elegir el menor AIC) y AIC = 2k − 2 ln(L_max) en LaTeX, con k y L_max definidos	✓
Manuscrito incrustado	Dos imágenes distintas, una por prompt	✓
Herramienta de IA usada	Indicada (ChatGPT)	✓

2. Revisión del manuscrito

Aspecto	Observación
Encabezado	Dice “Actividad 1”, pero no tiene nombre, código ni fecha; los recuadros superiores quedaron vacíos.
Organización	Buena: “Prompt 1” y “Desempate parsimonia y AIC → Prompt 2”, con un párrafo por concepto.
Contenido	Completo: verosimilitud con su fórmula, MLE, log-verosimilitud, parsimonia, AIC, analogía y regla de oro.
Precisión	Las fórmulas son correctas: L(θ\|x) = ∏ f(xᵢ\|θ) y AIC = 2k − 2 ln(L_max), con k y L_max definidos.
Legibilidad	Aceptable: letra pequeña y apretada, aunque las fotos son nítidas.
Nivel de síntesis	Transcripción casi literal de la respuesta de la IA.

3. Calificación por criterios

#	Criterio	Peso	Nota	Aporte	Justificación
1	Interacción con la IA y consistencia técnica	20 %	4,7	0,940	Los dos prompts y las dos respuestas están completos y son técnicos, con las fórmulas de la verosimilitud y el AIC, y la herramienta identificada.
2	Calidad de la síntesis manuscrita	30 %	4,3	1,290	Completo, organizado y con las fórmulas correctas. Se descuenta porque la hoja no tiene nombre, código ni fecha, la letra es pequeña y apretada, y el texto es transcripción.
3	Estructura RMarkdown y recursos	25 %	4,1	1,025	Las fórmulas en LaTeX se ven bien y cada imagen va junto a su prompt. Para mejorar: `# Prompt 2` aparece como texto y no como encabezado; las viñetas de la respuesta 1 no se ven como lista; no hay índice; el `author` está en minúsculas, con “peres” en lugar de “Pérez” y sin código.
4	Publicación y entrega en RPubs	25 %	4,8	1,200	Publicado, accesible y entregado el mismo día. El título es correcto pero poco descriptivo.
	NOTA FINAL	100 %		4,46	4,5 / 5,0 (Excelente)

Nota definitiva: 4,5 / 5,0

4. Retroalimentación para el estudiante

Fortalezas

Tu trabajo es técnicamente sólido: incluiste la verosimilitud como producto de densidades, la estimación por MLE y la fórmula del AIC con L_max, todo correcto en el documento y en el cuaderno.
La regla de oro incluye una condición importante: comparar distribuciones ajustadas a los mismos datos.
Indicaste la herramienta (ChatGPT) y las fórmulas en LaTeX se ven bien.

Para seguir creciendo

Identifica tu hoja. Usa los recuadros superiores para tu nombre, código y fecha.
Legibilidad. Escribe con letra un poco más grande y espaciada; el cuaderno cuadriculado ayuda si usas un renglón de por medio.
De la transcripción a la síntesis. Resume con tus palabras. Por ejemplo: “MLE: busca el θ que hace más probables mis caudales; ln L convierte productos en sumas.”
Revisa la sintaxis de Markdown:
- Deja una línea en blanco antes de ## Prompt 2 para que se vea como encabezado.
- Pon cada viñeta en su propia línea, con una línea en blanco antes de la lista.
YAML. Corrige tu apellido y agrega el código: author: "Jearnol Pérez Crespo (código)", y deja “Apoyo: ChatGPT” en el cuerpo. Agrega también un índice flotante:
```
output:
  html_document:
    toc: true
    toc_float: true
```

Evaluación elaborada con apoyo de Claude (Anthropic) bajo el enfoque “El Lápiz y el Algoritmo”. Se revisó la página publicada completa, incluidas las dos imágenes del manuscrito.

17_Juan Gabriel Romero

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

Consulta al agente de IA: Verosimilitud, Parsimonia y AIC (síntesis manuscrita + RMarkdown + RPubs)

Campo	Detalle
Estudiante	Juan Gabriel Romero
Código	(no registrado)
Grupo	Estadística Aplicada con Python y R — Grupo 1
URL evaluada	https://rpubs.com/Juangabriel23/Persimonia_AIC
Título en RPubs	“Persimonia_AIC”
Herramienta de IA	No indicada
Fecha del documento	01/10/2026
Fecha de evaluación	03/10/2026

Nota de contexto: se aplica el mismo criterio generoso usado con el Grupo 2 para esta actividad: publicar el mismo día cuenta como entrega a tiempo y los detalles de formato se presentan como orientación para las próximas entregas.

1. Revisión del contenido

Elemento solicitado	Evidencia en el trabajo	Estado
Prompt 1 (verosimilitud)	Texto completo, entre comillas	✓
Respuesta 1 (3 viñetas)	Completa: verosimilitud como producto de densidades, diferencias en las colas entre Gamma y Lognormal, y relevancia para el caudal de diseño de 100 años	✓
Prompt 2 (parsimonia y AIC)	Texto completo, entre comillas	✓
Respuesta 2	Completa: parsimonia y sobreajuste, AIC = −2 ln(L) + 2k, analogía del muro de canal y regla de oro con niveles de ΔAIC	✓
Manuscrito incrustado	Dos imágenes distintas, nítidas	✓
Herramienta de IA usada	No se indica	✗

2. Revisión del manuscrito

Aspecto	Observación
Encabezado	“Prompt 1” y “Prompt 2”, pero sin nombre, código ni fecha; los recuadros de fecha quedaron vacíos.
Organización	Buena: “Resumen” con títulos por concepto y la regla de oro de ΔAIC en lista.
Contenido	Completo: verosimilitud con su fórmula, por qué evaluarla, importancia en ingeniería, parsimonia, AIC, analogía y niveles de ΔAIC.
Precisión	Las fórmulas son correctas: L(θ\|datos) = ∏ f(xᵢ\|θ) y AIC = −2 ln(L) + 2k, con L y k definidos.
Legibilidad	Buena: letra clara y fotos nítidas.
Nivel de síntesis	Transcripción casi literal de la respuesta de la IA.

3. Calificación por criterios

#	Criterio	Peso	Nota	Aporte	Justificación
1	Interacción con la IA y consistencia técnica	20 %	4,4	0,880	Los dos prompts y las dos respuestas están completos y son técnicos (colas, ΔAIC). Se descuenta porque no se indica la herramienta de IA. Además, la respuesta dice que elegir la distribución de mayor verosimilitud “garantiza” estimaciones más confiables; la afirmación es demasiado fuerte y no se cuestionó.
2	Calidad de la síntesis manuscrita	30 %	4,4	1,320	Auténtico, completo, legible y con las fórmulas correctas. Se descuenta porque la hoja no tiene nombre, código ni fecha, y porque es transcripción.
3	Estructura RMarkdown y recursos	25 %	3,8	0,950	Usa `##` para las secciones. Para mejorar: las fórmulas quedaron duplicadas y desordenadas al pegarlas (“L ( θ ∣ datos ) … L(θ∣datos)”); los `**` aparecen como texto en los subtítulos; en la regla de oro se perdió el símbolo “>” (“10 10: modelo descartado”); las dos imágenes están juntas al inicio; el texto alternativo dice “Persimonia”; el `author` está en minúsculas y sin código.
4	Publicación y entrega en RPubs	25 %	4,6	1,150	Publicado, accesible y entregado el mismo día. El título y la URL en RPubs tienen un error (“Persimonia” por “Parsimonia”).
	NOTA FINAL	100 %		4,30	4,3 / 5,0 (Bueno)

Nota definitiva: 4,3 / 5,0

4. Retroalimentación para el estudiante

Fortalezas

Tu manuscrito es auténtico, completo y legible, con las fórmulas de la verosimilitud y del AIC correctas.
Recogiste una idea clave: Gamma y Lognormal pueden parecer iguales en el centro y diferir en las colas, donde están los eventos extremos de diseño.
Escribiste la regla de oro con los niveles de ΔAIC en una lista clara.

Para seguir creciendo

Indica la herramienta de IA que usaste (ChatGPT, Gemini, Claude…).
Lee la respuesta con ojo crítico. Mayor verosimilitud no “garantiza” una estimación confiable: indica mejor ajuste a los datos observados, pero hay que complementarla con AIC/BIC y con el análisis de las colas.
Identifica tu hoja con nombre, código y fecha, en los recuadros superiores.
No pegues fórmulas copiadas de la pantalla de la IA, porque se duplican. Escríbelas en LaTeX:
- $$L(\theta \mid datos) = \prod_{i=1}^{n} f(x_i \mid \theta)$$
- $$AIC = -2\ln(L) + 2k$$
Detalles del .Rmd:
- Quita los ** de los encabezados: ### Verosimilitud en el ajuste de distribuciones.
- Revisa los símbolos de la regla de oro: - ΔAIC > 10: modelo descartado.
- Ubica cada imagen junto a su prompt.
- Escribe author: "Juan Gabriel Romero (código)".
Título en RPubs. Corrige “Persimonia” → “Parsimonia”, por ejemplo “Verosimilitud, Parsimonia y AIC — Juan Gabriel Romero”.

Evaluación elaborada con apoyo de Claude (Anthropic) bajo el enfoque “El Lápiz y el Algoritmo”. Se revisó la página publicada completa, incluidas las dos imágenes del manuscrito.

EVALUACION_Est_Grupo_1_1ra_Nota_2do_50

Justo Fuentes (Apoyo: Claude)

2026-10-03

1_Yuliana Esther Arrieta Rivera

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

1. Revisión del contenido

2. Revisión del manuscrito

3. Calificación por criterios

4. Retroalimentación para la estudiante

2_Mara Mercado

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

1. Revisión del contenido

2. Revisión del manuscrito

3. Calificación por criterios

4. Retroalimentación para la estudiante

3_Larry Luis Herrera Mercado

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

1. Revisión del contenido

2. Revisión del manuscrito

3. Calificación por criterios

4. Retroalimentación para el estudiante

4_Johann Falkao Gómez Campo

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

1. Revisión del contenido

2. Revisión del manuscrito

3. Calificación por criterios

4. Retroalimentación para el estudiante

5_Andrés Felipe Valle Ramos

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

1. Revisión del contenido

2. Revisión del manuscrito

3. Calificación por criterios

4. Retroalimentación para el estudiante

6_Clara Elena Aguas Torres

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

1. Revisión del contenido

2. Revisión del manuscrito

3. Calificación por criterios

4. Retroalimentación para la estudiante

7_César Meza

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

1. Revisión del contenido

2. Revisión del manuscrito

3. Calificación por criterios

4. Retroalimentación para el estudiante

8_Moisés Viloria

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

1. Revisión del contenido

2. Revisión del manuscrito

3. Calificación por criterios

4. Retroalimentación para el estudiante

9_Laura Vergara Acosta

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

1. Revisión del contenido

2. Revisión del manuscrito

3. Calificación por criterios

4. Retroalimentación para la estudiante

10_Jhonatan Pérez

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

1. Revisión del contenido

2. Revisión del manuscrito

3. Calificación por criterios

4. Retroalimentación para el estudiante

11_Juan de Dios Rodríguez

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

1. Revisión del contenido

2. Revisión del manuscrito

3. Calificación por criterios

4. Retroalimentación para el estudiante

12_Iván René Barboza

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 % (revisada)

1. Revisión del contenido

2. Revisión del manuscrito

3. Calificación por criterios

4. Retroalimentación para el estudiante

13_Luna Margarita Mercado Caly

Evaluación — 1ra Nota del 2do 50 %

1. Revisión del contenido

2. Revisión del manuscrito

3. Calificación por criterios