Gustoće

Column

Funkcije gustoća po aktivnostima

Column

Brojčane vrijednosti

aktivnost BROJ MEAN MEDIAN MIN MAX
KOL 1 239 12.27 12.42 3.29 19.37
KOL 2 233 10.17 10.50 0.00 15.88
KOL 3 231 7.88 7.92 0.00 16.75
KP 229 8.61 8.90 0.00 17.60
PROJEKT 198 12.16 12.00 1.50 19.00

Violine

Ukupni bodovi

Column

Frekvencije ukupnih bodova

Ocjene

Column

Distribucija bodova

Korelacije

Column

Korelacije

Column

p-vrijednosti korelacija

Sankey

Gustoće

Column

Funkcije gustoća po aktivnostima

Column

Brojčane vrijednosti

aktivnost BROJ MEAN MEDIAN MIN MAX
KOL 1 106 14.23 14.30 3.14 24.40
KOL 2 103 17.54 17.58 0.00 23.61
KP 110 3.00 2.97 0.00 8.22
PROJEKT 106 26.25 26.71 15.00 39.00

Violine

Ukupni bodovi

Column

Frekvencije ukupnih bodova

Ocjene

Column

Distribucija bodova

Korelacije

Column

Korelacije

Column

p-vrijednosti korelacija

Sankey

Gustoće

Column

Funkcije gustoća po aktivnostima

Column

Brojčane vrijednosti

aktivnost BROJ MEAN MEDIAN MIN MAX
KOL 1 318 11.30 11.505 0 19.06
KOL 2 311 11.17 11.280 0 19.10
KOL 3 283 6.62 6.570 0 15.05
KP 324 5.97 5.850 0 14.13
DZ 317 4.99 5.160 0 9.81
ESEJ 303 6.06 6.000 0 10.00

Violine

Ukupni bodovi

Column

Frekvencije ukupnih bodova

Ocjene

Column

Distribucija bodova

Korelacije

Column

Korelacije

Column

p-vrijednosti korelacija

Sankey

Gustoće

Column

Funkcije gustoća po aktivnostima

Column

Brojčane vrijednosti

aktivnost BROJ MEAN MEDIAN MIN MAX
KOL 1 110 10.85 11.555 0.00 20.00
KOL 2 108 10.12 10.515 0.83 19.00
KOL 3 96 10.73 11.000 0.00 20.00
KP 118 3.57 3.400 0.00 7.08
DZ 116 9.43 10.185 0.80 19.04
USMENI 68 4.90 5.160 1.29 8.58

Violine

Ukupni bodovi

Column

Frekvencije ukupnih bodova

Ocjene

Column

Distribucija bodova

Korelacije

Column

Korelacije

Column

p-vrijednosti korelacija

Sankey

Studenti

Column

Matematičke metode za informatičare

  • studenti MMZI - pojedinačne analize po svakom studentu
  • KOL1 klase - graf s kolokvijskim klasama s obzirom na KOL1
  • KOL2 klase - graf s kolokvijskim klasama s obzirom na KOL2
  • KOL3 klase - graf s kolokvijskim klasama s obzirom na KOL3
  • PROJEKT klase - graf s klasama s obzirom na PROJEKT

Napomena. Vrhovi u grafu su studenti, a dva vrha su povezana ako je kod pripadnih studenata apsolutna vrijednost njihovih bodova na pojedinoj aktivnosti manja ili jednaka od 1.

Napomena. Za vrijeme i nakon prestanka animacije slika se može zumirati i translatirati. Kada se dođe mišem preko nekog vrha, pokazuju se detalji o tom vrhu. Ako se klikne na neki vrh, tada se označe svi njegovi susjedi, a ostali vrhovi su sivi. S obzirom da graf ima jako puno vrhova, animacija može dulje (beskonačno) trajati, a interakcija mišem može biti malo usporena.

Diskretne strukture s teorijom grafova

Napomena. Vrhovi u grafu su studenti, a dva vrha su povezana ako je kod pripadnih studenata apsolutna vrijednost njihovih bodova na pojedinoj aktivnosti manja ili jednaka od 1.

Napomena. Za vrijeme i nakon prestanka animacije slika se može zumirati i translatirati. Kada se dođe mišem preko nekog vrha, pokazuju se detalji o tom vrhu. Ako se klikne na neki vrh, tada se označe svi njegovi susjedi, a ostali vrhovi su sivi.

Column

Matematika 1

  • studenti MAT1 - pojedinačne analize po svakom studentu
  • KOL1 klase - graf s kolokvijskim klasama s obzirom na KOL1
  • KOL2 klase - graf s kolokvijskim klasama s obzirom na KOL2
  • KOL3 klase - graf s kolokvijskim klasama s obzirom na KOL3
  • ESEJ klase - graf s klasama s obzirom na ESEJ

Napomena. Vrhovi u grafu su studenti, a dva vrha su povezana ako je kod pripadnih studenata apsolutna vrijednost njihovih bodova na pojedinoj aktivnosti manja ili jednaka od 1 (ako je aktivnost različita od ESEJ). Za aktivnost ESEJ dva vrha su povezana ako je apsolutna vrijednost razlike bodova na eseju manja ili jednaka od 0.5.

Napomena. Za vrijeme i nakon prestanka animacije slika se može zumirati i translatirati. Kada se dođe mišem preko nekog vrha, pokazuju se detalji o tom vrhu. Ako se klikne na neki vrh, tada se označe svi njegovi susjedi, a ostali vrhovi su sivi. S obzirom da graf ima jako puno vrhova, animacija može dulje (beskonačno) trajati, a interakcija mišem može biti malo usporena.

Matematika za ekonomiste 1

  • studenti MZE1 - pojedinačne analize po svakom studentu
  • KOL1 klase - graf s kolokvijskim klasama s obzirom na KOL1
  • KOL2 klase - graf s kolokvijskim klasama s obzirom na KOL2
  • KOL3 klase - graf s kolokvijskim klasama s obzirom na KOL3
  • DZ klase - graf s klasama s obzirom na DZ

Napomena. Vrhovi u grafu su studenti, a dva vrha su povezana ako je kod pripadnih studenata apsolutna vrijednost njihovih bodova na pojedinoj aktivnosti manja ili jednaka od 1.

Napomena. Za vrijeme i nakon prestanka animacije slika se može zumirati i translatirati. Kada se dođe mišem preko nekog vrha, pokazuju se detalji o tom vrhu. Ako se klikne na neki vrh, tada se označe svi njegovi susjedi, a ostali vrhovi su sivi.

---
title: "Zimski semestar 2022/2023"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: columns
    vertical_layout: fill
    source_code: embed
---

```{r setup, include=FALSE}
library(flexdashboard)
library(tidyverse)
library(readxl)
library(corrplot)
library(ggsankey)
options(pillar.sigfig = 4)

podaci_MMZI <- read_excel("MMZI 2022_2023.xlsx") %>% drop_na(OCJENA)

MMZI_KOL <- podaci_MMZI %>% 
  unite("student", Ime, Prezime, sep = " ") %>%
  select(c(student:"KOL 3", KP, PROJEKT)) %>%
  pivot_longer(c("KOL 1":"KOL 3", "KP", "PROJEKT"), names_to = "aktivnost", values_to = "bodovi")

korelacije_MMZI <- podaci_MMZI %>% select(c("KOL 1", "KOL 2", "KOL 3", KP, PROJEKT))
testRes_MMZI <- cor.mtest(korelacije_MMZI, conf.level = 0.975)

AS_MED_MMZI <- MMZI_KOL %>% group_by(aktivnost) %>% 
  summarise(mean_value = mean(bodovi,na.rm=TRUE), median_value = median(bodovi,na.rm=TRUE))

podaci_MMZI_sankey<- podaci_MMZI %>%
  replace(is.na(.), 0) %>% select(`KOL 1`:`KOL 3`, PROJEKT) %>%
  mutate(`KOL 1` = case_when(`KOL 1` <= 5 ~ "1", 
                          `KOL 1` <= 10 ~ "2",
                          `KOL 1` <= 15 ~ "3",
                          .default = "4"),
         `KOL 2` = case_when(`KOL 2` <= 5 ~ "1", 
                          `KOL 2` <= 10 ~ "2",
                          `KOL 2` <= 15 ~ "3",
                          .default = "4"),
         `KOL 3` = case_when(`KOL 3` <= 5 ~ "1", 
                          `KOL 3` <= 10 ~ "2",
                          `KOL 3` <= 15 ~ "3",
                          .default = "4"),
         PROJEKT = case_when(PROJEKT <= 5 ~ "1", 
                             PROJEKT <= 10 ~ "2",
                             PROJEKT <= 15 ~ "3",
                             .default = "4")) %>%
  mutate_at(vars(`KOL 1`, `KOL 2`, `KOL 3`, PROJEKT), ~fct_relevel(., c("1","2","3","4")))

st_long_MMZI <- podaci_MMZI_sankey %>% make_long(`KOL 1`, `KOL 2`, `KOL 3`, PROJEKT)

postoci_MMZI <- st_long_MMZI %>% group_by(x, node) %>% summarize(n = n()) %>% 
  ungroup(node) %>% mutate(pct2 = n / sum(n) * 100, pct = round(pct2))
postoci_MMZI[3, "pct"] = 47
postoci_MMZI[12, "pct"] = 1
postoci_MMZI[13, "pct"] = 19

st2_long_MMZI <- st_long_MMZI %>% left_join(postoci_MMZI, by = c("x","node"))

podaci_DSTG <- read_excel("DSTG 2022_2023.xlsx")

DSTG_KOL <- podaci_DSTG %>% 
  unite("student", Ime, Prezime, sep = " ") %>%
  select(c(student:"KOL 2", KP, PROJEKT)) %>%
  pivot_longer(c("KOL 1":"KOL 2", "KP", "PROJEKT"), names_to = "aktivnost", values_to = "bodovi")

korelacije_DSTG <- podaci_DSTG %>% select(c("KOL 1", "KOL 2", KP, PROJEKT))
testRes_DSTG <- cor.mtest(korelacije_DSTG, conf.level = 0.975)

AS_MED_DSTG <- DSTG_KOL %>% group_by(aktivnost) %>% 
  summarise(mean_value = mean(bodovi,na.rm=TRUE), median_value = median(bodovi,na.rm=TRUE))

DSTG_text <- data.frame(
  label_mean = rep("mean", 4),
  label_median = rep("median", 4),
  aktivnost = c("KOL 1", "KOL 2", "KP", "PROJEKT"),
  x_pos = c(23.8,23.8,9.6,37.82),
  bullet_pos = c(23.45,23.45,9.45,37.25)
)

DSTG_blank <- data.frame(
  aktivnost = factor(rep(c("KOL 1", "KOL 2", "KP", "PROJEKT"),each=2)),
  x = c(0,25,0,25,0,10,0,40),
  y = 0
)

podaci_DSTG_sankey<- podaci_DSTG %>%
  replace(is.na(.), 0) %>% select(`KOL 1`:`KOL 2`, PROJEKT) %>%
  mutate(`KOL 1` = case_when(`KOL 1` <= 6.25 ~ "1", 
                             `KOL 1` <= 12.5 ~ "2",
                             `KOL 1` <= 18.75 ~ "3",
                             .default = "4"),
         `KOL 2` = case_when(`KOL 2` <= 6.25 ~ "1", 
                             `KOL 2` <= 12.5 ~ "2",
                             `KOL 2` <= 18.75 ~ "3",
                             .default = "4"),
         PROJEKT = case_when(PROJEKT <= 10 ~ "1", 
                             PROJEKT <= 20 ~ "2",
                             PROJEKT <= 30 ~ "3",
                             .default = "4")) %>%
  mutate_at(vars(`KOL 1`, `KOL 2`, PROJEKT), ~fct_relevel(., c("1","2","3","4")))

st_long_DSTG <- podaci_DSTG_sankey %>% make_long(`KOL 1`, `KOL 2`, PROJEKT)

postoci_DSTG <- st_long_DSTG %>% group_by(x, node) %>% summarize(n = n()) %>% 
  ungroup(node) %>% mutate(pct2 = n / sum(n) * 100, pct = round(pct2))
postoci_DSTG[6, "pct"] <- 6
postoci_DSTG[10, "pct"] <- 14

st2_long_DSTG <- st_long_DSTG %>% left_join(postoci_DSTG, by = c("x","node"))

podaci_MAT1 <- read_excel("MAT1 2022_2023.xlsx")

MAT1_KOL <- podaci_MAT1 %>% 
  unite("student", Ime, Prezime, sep = " ") %>%
  select(c(student:"KOL 3", KP, DZ, ESEJ)) %>%
  pivot_longer(c("KOL 1":"KOL 3", "KP", "DZ", "ESEJ"), names_to = "aktivnost", values_to = "bodovi") %>%
  mutate(aktivnost = factor(aktivnost, levels=c('KOL 1', 'KOL 2', 'KOL 3', 'KP', 'DZ', 'ESEJ')))

korelacije_MAT1 <- podaci_MAT1 %>% select(c("KOL 1", "KOL 2", "KOL 3", KP, DZ, ESEJ))
testRes_MAT1 <- cor.mtest(korelacije_MAT1, conf.level = 0.975)

AS_MED_MAT1 <- MAT1_KOL %>% group_by(aktivnost) %>% 
  summarise(mean_value = mean(bodovi,na.rm=TRUE), median_value = median(bodovi,na.rm=TRUE))

MAT1_text <- data.frame(
  label_mean = rep("mean", 6),
  label_median = rep("median", 6),
  aktivnost = factor(c("KOL 1", "KOL 2", "KOL 3", "KP", "DZ", "ESEJ")),
  x_pos = c(18, 18, 18, 18, 9.25, 9.25),
  bullet_pos = c(17.5, 17.5, 17.5, 17.5, 9, 9)
)

MAT1_blank <- data.frame(
  aktivnost = factor(rep(c("KOL 1", "KOL 2", "KOL 3", "KP", "DZ", "ESEJ"),each=2)),
  x = c(0,20,0,20,0,20,0,20,0,10,0,10),
  y = 0
)

podaci_MAT1_sankey<- podaci_MAT1 %>%
  replace(is.na(.), 0) %>% select(`KOL 1`:`KOL 3`, ESEJ) %>%
  mutate(`KOL 1` = case_when(`KOL 1` <= 5 ~ "1", 
                             `KOL 1` <= 10 ~ "2",
                             `KOL 1` <= 15 ~ "3",
                             .default = "4"),
         `KOL 2` = case_when(`KOL 2` <= 5 ~ "1", 
                             `KOL 2` <= 10 ~ "2",
                             `KOL 2` <= 15 ~ "3",
                             .default = "4"),
         `KOL 3` = case_when(`KOL 3` <= 5 ~ "1", 
                             `KOL 3` <= 10 ~ "2",
                             `KOL 3` <= 15 ~ "3",
                             .default = "4"),
         ESEJ = case_when(ESEJ <= 2.5 ~ "1", 
                             ESEJ <= 5 ~ "2",
                             ESEJ <= 7.5 ~ "3",
                             .default = "4")) %>%
  mutate_at(vars(`KOL 1`, `KOL 2`, `KOL 3`, ESEJ), ~fct_relevel(., c("1","2","3","4")))

st_long_MAT1 <- podaci_MAT1_sankey %>% make_long(`KOL 1`, `KOL 2`, `KOL 3`, ESEJ)

postoci_MAT1 <- st_long_MAT1 %>% group_by(x, node) %>% summarize(n = n()) %>% 
  ungroup(node) %>% mutate(pct2 = n / sum(n) * 100, pct = round(pct2))
postoci_MAT1[12, "pct"] <- 1
postoci_MAT1[14, "pct"] <- 24

st2_long_MAT1 <- st_long_MAT1 %>% left_join(postoci_MAT1, by = c("x","node"))

podaci_MZE1 <- read_excel("MZE1 2022_2023.xlsx")

MZE1_KOL <- podaci_MZE1 %>% 
  unite("student", Ime, Prezime, sep = " ") %>%
  select(c(student:"KOL 3", KP, DZ, USMENI)) %>%
  pivot_longer(c("KOL 1":"KOL 3", "KP", "DZ", "USMENI"), names_to = "aktivnost", values_to = "bodovi") %>%
  mutate(aktivnost = factor(aktivnost, levels=c('KOL 1', 'KOL 2', 'KOL 3', 'KP', 'DZ', 'USMENI')))

korelacije_MZE1 <- podaci_MZE1 %>% select(c("KOL 1", "KOL 2", "KOL 3", KP, DZ, USMENI))
testRes_MZE1 <- cor.mtest(korelacije_MZE1, conf.level = 0.975)

AS_MED_MZE1 <- MZE1_KOL %>% group_by(aktivnost) %>% 
  summarise(mean_value = mean(bodovi,na.rm=TRUE), median_value = median(bodovi,na.rm=TRUE))

MZE1_text <- data.frame(
  label_mean = rep("mean", 6),
  label_median = rep("median", 6),
  aktivnost = factor(c("KOL 1", "KOL 2", "KOL 3", "KP", "DZ", "USMENI")),
  x_pos = c(18.2, 18.2, 18.2, 9.3, 18.2, 9.25),
  bullet_pos = c(17.7, 17.7, 17.7, 9, 17.7, 9)
)

MZE1_blank <- data.frame(
  aktivnost = factor(rep(c("KOL 1", "KOL 2", "KOL 3", "KP", "DZ", "USMENI"),each=2)),
  x = c(0,20,0,20,0,20,0,10,0,20,0,10),
  y = 0
)

podaci_MZE1_sankey<- podaci_MZE1 %>%
  replace(is.na(.), 0) %>% select(`KOL 1`:`KOL 3`) %>%
  mutate(`KOL 1` = case_when(`KOL 1` <= 5 ~ "1", 
                             `KOL 1` <= 10 ~ "2",
                             `KOL 1` <= 15 ~ "3",
                             .default = "4"),
         `KOL 2` = case_when(`KOL 2` <= 5 ~ "1", 
                             `KOL 2` <= 10 ~ "2",
                             `KOL 2` <= 15 ~ "3",
                             .default = "4"),
         `KOL 3` = case_when(`KOL 3` <= 5 ~ "1", 
                             `KOL 3` <= 10 ~ "2",
                             `KOL 3` <= 15 ~ "3",
                             .default = "4")) %>%
  mutate_at(vars(`KOL 1`, `KOL 2`, `KOL 3`), ~fct_relevel(., c("1","2","3","4")))

st_long_MZE1 <- podaci_MZE1_sankey %>% make_long(`KOL 1`, `KOL 2`, `KOL 3`)

postoci_MZE1 <- st_long_MZE1 %>% group_by(x, node) %>% summarize(n = n()) %>% 
  ungroup(node) %>% mutate(pct2 = n / sum(n) * 100, pct = round(pct2))

st2_long_MZE1 <- st_long_MZE1 %>% left_join(postoci_MZE1, by = c("x","node"))
```

Gustoće {data-navmenu="MMZI"}
=======================================================================

Column {data-width=500}
-----------------------------------------------------------------------

### Funkcije gustoća po aktivnostima

```{r warning=FALSE, fig.width=17, fig.height=9}
ggplot(MMZI_KOL, aes(x=bodovi)) + 
  geom_histogram(aes(y=..density..), binwidth = 1, boundary=1, 
                 color="#ec8ae5", fill="#48d09b", alpha=0.7) +
  geom_density(alpha=.2, fill="yellow") +
  scale_x_continuous(name = "bodovi", breaks = seq(0,20,5), limits = c(0,20)) + 
  scale_y_continuous(limits = c(0, 0.2)) + guides(color = "none", fill = "none") +
  facet_wrap(vars(aktivnost)) +
  geom_vline(data=AS_MED_MMZI, aes(xintercept=mean_value), color="blue", 
             linetype="dashed", size=0.5, alpha=0.6) +
  geom_vline(data=AS_MED_MMZI, aes(xintercept=median_value), color="red", 
             linetype="dashed", size=0.5, alpha=0.6) + 
  annotate(geom="point", x=17, y=0.18, size=2, shape=21, fill="red",color="red") +
  annotate(geom="text", x=17.4, y=0.181, label="median",size=4,hjust=0) +
  annotate(geom="point", x=17, y=0.195, size=2, shape=21, fill="blue",color="blue") +
  annotate(geom="text", x=17.4, y=0.196, label="mean",size=4,hjust=0) +
  geom_rug(alpha=0.3)
```

Column {data-width=150}
-----------------------------------------------------------------------

### Brojčane vrijednosti

```{r warning=FALSE}
MMZI_KOL %>% group_by(aktivnost) %>%
  summarize(BROJ = sum(!is.na(bodovi)),
            MEAN = round(mean(bodovi, na.rm = TRUE), 2), 
            MEDIAN = median(bodovi, na.rm = TRUE), 
            MIN = min(bodovi, na.rm = TRUE),
            MAX = max(bodovi, na.rm = TRUE)) %>% knitr::kable()
```

Violine {data-navmenu="MMZI"}
=======================================================================

```{r warning=FALSE, fig.width=17, fig.height=9}
ggplot(MMZI_KOL, aes(x=aktivnost, y=bodovi, fill=aktivnost)) +
  geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center', fill='black', dotsize=0.25, alpha=0.3, binwidth = 0.8) +
  geom_violin(trim=F, alpha=0.3) + geom_boxplot(width=0.05, alpha=1) + xlab('') +
  theme(axis.text.x=element_text(size=11), axis.text.y=element_text(size=11), legend.position='none')
```

Ukupni bodovi {data-navmenu="MMZI"}
=======================================================================

Column {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Frekvencije ukupnih bodova

```{r warning=FALSE, fig.width=10, fig.height=5}
ggplot(podaci_MMZI, aes(x=UKUPNO)) + 
  geom_histogram(binwidth = 1, boundary=1, color="#ec8ae5", fill="#48d09b", alpha=0.7) +
  scale_x_continuous(name = "ukupni bodovi", breaks = seq(0,100,5), limits = c(0,100)) + 
  scale_y_continuous(name = "broj studenata", breaks = seq(0,16)) +
  theme(panel.grid.minor = element_blank())
```

### Ocjene

```{r warning=FALSE, fig.width=10, fig.height=5}
ggplot(podaci_MMZI, aes(x=factor(OCJENA))) +
  geom_bar(width=0.7, fill="steelblue") +
  geom_text(stat="count", aes(label=..count..), vjust=-0.5, nudge_x = -0.2, size = 5) +
  geom_text(aes( label = sprintf('(%s)', scales::percent(..prop..)), group = 1), stat= "count", 
            vjust = -.5, nudge_x = 0.15, size = 5) +
  scale_x_discrete(name = "Ocjena") +
  scale_y_continuous(name = "broj studenata", breaks = seq(0,120,10), limits = c(0,120)) +
  theme(panel.grid.major.x = element_blank())
```

Column {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Distribucija bodova

```{r warning=FALSE, fig.width=10, fig.height=7}
ggplot(podaci_MMZI, aes(x=UKUPNO)) + 
  geom_histogram(aes(y=..density..), color="#ec8ae5", fill="#48d09b", alpha=0.5, 
                 breaks = c(0,20,50,61,75,91,100)) +
  geom_vline(aes(xintercept=mean(UKUPNO)),color="blue", linetype="dashed", size=0.5, alpha=0.6) +
  geom_vline(aes(xintercept=median(UKUPNO)),color="red", linetype="dashed", size=0.5, alpha=0.6) +
  annotate(geom="point", x=90, y=0.035, size=2, shape=21, fill="red",color="red") +
  annotate(geom="text", x=91, y=0.035, label="median",size=3.5,hjust=0) +
  annotate(geom="point", x=90, y=0.033, size=2, shape=21, fill="blue",color="blue") +
  annotate(geom="text", x=91, y=0.033, label="mean",size=3.5,hjust=0) +
  geom_density(alpha=.2, fill="yellow") +
  geom_rug(alpha=0.3) +
  scale_x_continuous(name = "ukupni bodovi", breaks = seq(0,100,5), limits = c(0,100)) +
  theme(panel.grid.minor.x = element_blank())
```

Korelacije {data-navmenu="MMZI"}
=======================================================================

Column {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Korelacije

```{r warning=FALSE, fig.width=10, fig.height=7}
corrplot(round(cor(korelacije_MMZI, use = "pairwise.complete.obs"), 2), type = "lower",
         diag=FALSE, addCoef.col = 'black', tl.srt = 45)
```

Column {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### p-vrijednosti korelacija

```{r warning=FALSE, fig.width=10, fig.height=7}
corrplot(round(cor(korelacije_MMZI, use = "pairwise.complete.obs"), 2), type = "lower",
         diag=FALSE, tl.srt = 45, p.mat = testRes_MMZI$p, insig = 'p-value', sig.level = -1)
```

Sankey {data-navmenu="MMZI"}
=======================================================================

```{r warning=FALSE}
ggplot(st2_long_MMZI, aes(x = x, next_x = next_x, node = node, next_node = next_node,
                     fill = factor(node),
                     label = paste0(node, ' (', pct, '%)'))) +
  geom_sankey(flow.alpha = 0.5, node.color = "black", show.legend = FALSE) +
  geom_sankey_label(size = 3, color = "black", fill= "white", hjust = -0.3) +
  theme_bw() + theme_sankey(base_size = 16) +
  theme(axis.title = element_blank(), axis.text.y = element_blank(), 
        axis.ticks = element_blank(), panel.grid = element_blank())
```

Gustoće {data-navmenu="DSTG"}
=======================================================================

Column {data-width=500}
-----------------------------------------------------------------------

### Funkcije gustoća po aktivnostima

```{r warning=FALSE, fig.width=17, fig.height=9}
ggplot(DSTG_KOL, aes(x=bodovi)) + 
  geom_histogram(aes(y=..density..), binwidth = 1, boundary=1,
                 color="#ec8ae5", fill="#48d09b", alpha=0.7) +
  geom_density(alpha=.2, fill="yellow") + geom_blank(data=DSTG_blank, aes(x=x,y=y)) +
  scale_x_continuous(name = "bodovi") + 
  scale_y_continuous(limits = c(0, 0.2)) + guides(color = "none", fill = "none") +
  facet_wrap(vars(aktivnost), scales = "free_x") +
  geom_vline(data=AS_MED_DSTG, aes(xintercept=mean_value), color="blue", 
             linetype="dashed", size=0.5, alpha=0.6) +
  geom_vline(data=AS_MED_DSTG, aes(xintercept=median_value), color="red", 
             linetype="dashed", size=0.5, alpha=0.6) +
  geom_text(data = DSTG_text, mapping = aes(label = "\u2022", x = bullet_pos), 
            y = 0.185, color = "blue", size = 9) +
  geom_text(data = DSTG_text, mapping = aes(label = label_mean, x = x_pos), 
            y = 0.185, hjust = 0) +
  geom_text(data = DSTG_text, mapping = aes(label = "\u2022", x = bullet_pos), 
            y = 0.168, color = "red", size = 9) +
  geom_text(data = DSTG_text, mapping = aes(label = label_median, x = x_pos), 
            y = 0.168, hjust = 0) +
  geom_rug(alpha=0.3)
```

Column {data-width=150}
-----------------------------------------------------------------------

### Brojčane vrijednosti

```{r warning=FALSE}
DSTG_KOL %>% group_by(aktivnost) %>%
  summarize(BROJ = sum(!is.na(bodovi)),
            MEAN = round(mean(bodovi, na.rm = TRUE), 2),
            MEDIAN = median(bodovi, na.rm = TRUE), 
            MIN = min(bodovi, na.rm = TRUE),
            MAX = max(bodovi, na.rm = TRUE)) %>% knitr::kable()
```

Violine {data-navmenu="DSTG"}
=======================================================================

```{r warning=FALSE, fig.width=17, fig.height=9}
ggplot(DSTG_KOL, aes(x=aktivnost, y=bodovi, fill=aktivnost)) +
  geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center', fill='black', alpha=0.3, dostsize = 1) +
  geom_violin(trim=F, alpha=0.3) + geom_boxplot(width=0.05, alpha=0.8) + xlab('') +
  theme(axis.text.x=element_text(size=11), axis.text.y=element_text(size=11), legend.position='none') +
  facet_wrap(vars(aktivnost), scale = "free") +
  theme(axis.text.x=element_blank(), axis.ticks.x=element_blank())
```

Ukupni bodovi {data-navmenu="DSTG"}
=======================================================================

Column {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Frekvencije ukupnih bodova

```{r warning=FALSE, fig.width=10, fig.height=5}
ggplot(podaci_DSTG, aes(x=UKUPNO)) + 
  geom_histogram(binwidth = 1, boundary=1, color="#ec8ae5", fill="#48d09b", alpha=0.7) +
  scale_x_continuous(name = "ukupni bodovi", breaks = seq(0,100,5), limits = c(0,100)) + 
  scale_y_continuous(name = "broj studenata", breaks = seq(0,16)) +
  theme(panel.grid.minor = element_blank())
```

### Ocjene

```{r warning=FALSE, fig.width=10, fig.height=5}
ggplot(podaci_DSTG, aes(x=factor(OCJENA))) +
  geom_bar(width=0.7, fill="steelblue") +
  geom_text(stat="count", aes(label=..count..), vjust=-0.5, nudge_x = -0.2, size = 5) +
  geom_text(aes( label = sprintf('(%s)', scales::percent(..prop..)), group = 1), stat= "count", 
            vjust = -.5, nudge_x = 0.15, size = 5) +
  scale_x_discrete(name = "Ocjena") +
  scale_y_continuous(name = "broj studenata", breaks = seq(0,60,10), limits = c(0,60)) +
  theme(panel.grid.major.x = element_blank())
```

Column {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Distribucija bodova

```{r warning=FALSE, fig.width=10, fig.height=7}
ggplot(podaci_DSTG, aes(x=UKUPNO)) + 
  geom_histogram(aes(y=..density..), color="#ec8ae5", fill="#48d09b", alpha=0.5, 
                 breaks = c(0,20,50,61,75,91,100)) +
  geom_vline(aes(xintercept=mean(UKUPNO)),color="blue", linetype="dashed", size=0.5, alpha=0.6) +
  geom_vline(aes(xintercept=median(UKUPNO)),color="red", linetype="dashed", size=0.5, alpha=0.6) +
  annotate(geom="point", x=90, y=0.035, size=2, shape=21, fill="red",color="red") +
  annotate(geom="text", x=91, y=0.035, label="median",size=3.5,hjust=0) +
  annotate(geom="point", x=90, y=0.033, size=2, shape=21, fill="blue",color="blue") +
  annotate(geom="text", x=91, y=0.033, label="mean",size=3.5,hjust=0) +
  geom_density(alpha=.2, fill="yellow") +
  geom_rug(alpha=0.3) +
  scale_x_continuous(name = "ukupni bodovi", breaks = seq(0,100,5), limits = c(0,100)) +
  theme(panel.grid.minor.x = element_blank())
```

Korelacije {data-navmenu="DSTG"}
=======================================================================

Column {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Korelacije

```{r warning=FALSE, fig.width=10, fig.height=7}
corrplot(round(cor(korelacije_DSTG, use = "pairwise.complete.obs"), 2), type = "lower",
         diag=FALSE, addCoef.col = 'black', tl.srt = 45)
```

Column {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### p-vrijednosti korelacija

```{r warning=FALSE, fig.width=10, fig.height=7}
corrplot(round(cor(korelacije_DSTG, use = "pairwise.complete.obs"), 2), type = "lower",
         diag=FALSE, tl.srt = 45, p.mat = testRes_DSTG$p, insig = 'p-value', sig.level = -1)
```

Sankey {data-navmenu="DSTG"}
=======================================================================

```{r warning=FALSE}
ggplot(st2_long_DSTG, aes(x = x, next_x = next_x, node = node, next_node = next_node,
                     fill = factor(node),
                     label = paste0(node, ' (', pct, '%)'))) +
  geom_sankey(flow.alpha = 0.5, node.color = "black", show.legend = FALSE) +
  geom_sankey_label(size = 3, color = "black", fill= "white", hjust = -0.35) +
  theme_bw() + theme_sankey(base_size = 16) +
  theme(axis.title = element_blank(), axis.text.y = element_blank(), 
        axis.ticks = element_blank(), panel.grid = element_blank())
```

Gustoće {data-navmenu="MAT 1"}
=======================================================================

Column {data-width=500}
-----------------------------------------------------------------------

### Funkcije gustoća po aktivnostima

```{r warning=FALSE, fig.width=17, fig.height=9}
ggplot(MAT1_KOL, aes(x=bodovi)) + 
  geom_histogram(aes(y=..density..), binwidth = 1, boundary=1, 
                 color="#ec8ae5", fill="#48d09b", alpha=0.7) +
  geom_density(alpha=.2, fill="yellow") + geom_blank(data=MAT1_blank, aes(x=x,y=y)) +
  scale_x_continuous(name = "bodovi") + 
  scale_y_continuous(limits = c(0, 0.25)) + guides(color = "none", fill = "none") +
  facet_wrap(vars(aktivnost), scales = "free_x") +
  geom_vline(data=AS_MED_MAT1, aes(xintercept=mean_value), color="blue", 
             linetype="dashed", size=0.5, alpha=0.6) +
  geom_vline(data=AS_MED_MAT1, aes(xintercept=median_value), color="red", 
             linetype="dashed", size=0.5, alpha=0.6) +
  geom_text(data = MAT1_text, mapping = aes(label = "\u2022", x = bullet_pos), 
            y = 0.24, color = "blue", size = 9) + 
  geom_text(data = MAT1_text, mapping = aes(label = label_mean, x = x_pos), 
            y = 0.24, hjust = 0) +
  geom_text(data = MAT1_text, mapping = aes(label = "\u2022", x = bullet_pos), 
            y = 0.22, color = "red", size = 9) +
  geom_text(data = MAT1_text, mapping = aes(label = label_median, x = x_pos), 
            y = 0.22, hjust = 0) +
  geom_rug(alpha=0.3)
```

Column {data-width=150}
-----------------------------------------------------------------------

### Brojčane vrijednosti

```{r warning=FALSE}
MAT1_KOL %>% group_by(aktivnost) %>%
  summarize(BROJ = sum(!is.na(bodovi)),
            MEAN = round(mean(bodovi, na.rm = TRUE), 2),
            MEDIAN = median(bodovi, na.rm = TRUE), 
            MIN = min(bodovi, na.rm = TRUE),
            MAX = max(bodovi, na.rm = TRUE)) %>% knitr::kable()
```

Violine {data-navmenu="MAT 1"}
=======================================================================

```{r warning=FALSE, fig.width=17, fig.height=9}
ggplot(MAT1_KOL, aes(x=aktivnost, y=bodovi, fill=aktivnost)) +
  geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center', fill='black', alpha=0.3, dostsize = 0.2) +
  geom_violin(trim=F, alpha=0.3) + geom_boxplot(width=0.05, alpha=0.8) + xlab('') +
  theme(axis.text.x=element_text(size=11), axis.text.y=element_text(size=11), legend.position='none') +
  facet_wrap(vars(aktivnost), scale = "free") +
  theme(axis.text.x=element_blank(), axis.ticks.x=element_blank())
```

Ukupni bodovi {data-navmenu="MAT 1"}
=======================================================================

Column {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Frekvencije ukupnih bodova

```{r warning=FALSE, fig.width=10, fig.height=5}
ggplot(podaci_MAT1, aes(x=UKUPNO)) + 
  geom_histogram(binwidth = 1, boundary=1, color="#ec8ae5", fill="#48d09b", alpha=0.7) +
  scale_x_continuous(name = "ukupni bodovi", breaks = seq(0,100,5), limits = c(0,100)) + 
  scale_y_continuous(name = "broj studenata", breaks = seq(0,20)) +
  theme(panel.grid.minor = element_blank())
```

### Ocjene

```{r warning=FALSE, fig.width=10, fig.height=5}
ggplot(podaci_MAT1, aes(x=factor(OCJENA))) +
  geom_bar(width=0.7, fill="steelblue") +
  geom_text(stat="count", aes(label=..count..), vjust=-0.5, nudge_x = -0.2, size = 5) +
  geom_text(aes( label = sprintf('(%s)', scales::percent(..prop..)), group = 1), stat= "count", 
            vjust = -.5, nudge_x = 0.15, size = 5) +
  scale_x_discrete(name = "Ocjena") +
  scale_y_continuous(name = "broj studenata", breaks = seq(0,200,25), limits = c(0,200)) +
  theme(panel.grid.major.x = element_blank())
```

Column {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Distribucija bodova

```{r warning=FALSE, fig.width=10, fig.height=7}
ggplot(podaci_MAT1, aes(x=UKUPNO)) + 
  geom_histogram(aes(y=..density..), color="#ec8ae5", fill="#48d09b", alpha=0.5, 
                 breaks = c(0,20,50,61,75,91,100)) +
  geom_vline(aes(xintercept=mean(UKUPNO)),color="blue", linetype="dashed", size=0.5, alpha=0.6) +
  geom_vline(aes(xintercept=median(UKUPNO)),color="red", linetype="dashed", size=0.5, alpha=0.6) +
  annotate(geom="point", x=90, y=0.035, size=2, shape=21, fill="red",color="red") +
  annotate(geom="text", x=91, y=0.035, label="median",size=3.5,hjust=0) +
  annotate(geom="point", x=90, y=0.033, size=2, shape=21, fill="blue",color="blue") +
  annotate(geom="text", x=91, y=0.033, label="mean",size=3.5,hjust=0) +
  geom_density(alpha=.2, fill="yellow") +
  geom_rug(alpha=0.3) +
  scale_x_continuous(name = "ukupni bodovi", breaks = seq(0,100,5), limits = c(0,100)) +
  theme(panel.grid.minor.x = element_blank())
```

Korelacije {data-navmenu="MAT 1"}
=======================================================================

Column {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Korelacije

```{r warning=FALSE, fig.width=10, fig.height=7}
corrplot(round(cor(korelacije_MAT1, use = "pairwise.complete.obs"), 2), type = "lower",
         diag=FALSE, addCoef.col = 'black', tl.srt = 45)
```

Column {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### p-vrijednosti korelacija

```{r warning=FALSE, fig.width=10, fig.height=7}
corrplot(round(cor(korelacije_MAT1, use = "pairwise.complete.obs"), 2), type = "lower",
         diag=FALSE, tl.srt = 45, p.mat = testRes_MAT1$p, insig = 'p-value', sig.level = -1)
```

Sankey {data-navmenu="MAT 1"}
=======================================================================

```{r warning=FALSE}
ggplot(st2_long_MAT1, aes(x = x, next_x = next_x, node = node, next_node = next_node,
                     fill = factor(node),
                     label = paste0(node, ' (', pct, '%)'))) +
  geom_sankey(flow.alpha = 0.5, node.color = "black", show.legend = FALSE) +
  geom_sankey_label(size = 3, color = "black", fill= "white", hjust = -0.3) +
  theme_bw() + theme_sankey(base_size = 16) +
  theme(axis.title = element_blank(), axis.text.y = element_blank(), 
        axis.ticks = element_blank(), panel.grid = element_blank())
```

Gustoće {data-navmenu="MZE 1"}
=======================================================================

Column {data-width=500}
-----------------------------------------------------------------------

### Funkcije gustoća po aktivnostima

```{r warning=FALSE, fig.width=17, fig.height=9}
ggplot(MZE1_KOL, aes(x=bodovi)) + 
  geom_histogram(aes(y=..density..), binwidth = 1, boundary=1, 
                 color="#ec8ae5", fill="#48d09b", alpha=0.7) +
  geom_density(alpha=.2, fill="yellow") + geom_blank(data=MZE1_blank, aes(x=x,y=y)) +
  scale_x_continuous(name = "bodovi") + 
  scale_y_continuous(limits = c(0, 0.25)) + guides(color = "none", fill = "none") +
  facet_wrap(vars(aktivnost), scales = "free_x") +
  geom_vline(data=AS_MED_MZE1, aes(xintercept=mean_value), color="blue", 
             linetype="dashed", size=0.5, alpha=0.6) +
  geom_vline(data=AS_MED_MZE1, aes(xintercept=median_value), color="red", 
             linetype="dashed", size=0.5, alpha=0.6) +
  geom_text(data = MZE1_text, mapping = aes(label = "\u2022", x = bullet_pos), 
            y = 0.24, color = "blue", size = 9) + 
  geom_text(data = MZE1_text, mapping = aes(label = label_mean, x = x_pos), 
            y = 0.24, hjust = 0) +
  geom_text(data = MZE1_text, mapping = aes(label = "\u2022", x = bullet_pos), 
            y = 0.22, color = "red", size = 9) +
  geom_text(data = MZE1_text, mapping = aes(label = label_median, x = x_pos), 
            y = 0.22, hjust = 0) +
  geom_rug(alpha=0.3)
```

Column {data-width=150}
-----------------------------------------------------------------------

### Brojčane vrijednosti

```{r warning=FALSE}
MZE1_KOL %>% group_by(aktivnost) %>%
  summarize(BROJ = sum(!is.na(bodovi)),
            MEAN = round(mean(bodovi, na.rm = TRUE), 2),
            MEDIAN = median(bodovi, na.rm = TRUE), 
            MIN = min(bodovi, na.rm = TRUE),
            MAX = max(bodovi, na.rm = TRUE)) %>% knitr::kable()
```

Violine {data-navmenu="MZE 1"}
=======================================================================

```{r warning=FALSE, fig.width=17, fig.height=9}
ggplot(MZE1_KOL, aes(x=aktivnost, y=bodovi, fill=aktivnost)) +
  geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center', fill='black', alpha=0.3, dostsize = 0.2) +
  geom_violin(trim=F, alpha=0.3) + geom_boxplot(width=0.05, alpha=0.8) + xlab('') +
  theme(axis.text.x=element_text(size=11), axis.text.y=element_text(size=11), legend.position='none') +
  facet_wrap(vars(aktivnost), scale = "free") +
  theme(axis.text.x=element_blank(), axis.ticks.x=element_blank())
```

Ukupni bodovi {data-navmenu="MZE 1"}
=======================================================================

Column {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Frekvencije ukupnih bodova

```{r warning=FALSE, fig.width=10, fig.height=5}
ggplot(podaci_MZE1, aes(x=UKUPNO)) + 
  geom_histogram(binwidth = 1, boundary=1, color="#ec8ae5", fill="#48d09b", alpha=0.7) +
  scale_x_continuous(name = "ukupni bodovi", breaks = seq(0,100,5), limits = c(0,100)) + 
  scale_y_continuous(name = "broj studenata", breaks = seq(0,10)) +
  theme(panel.grid.minor = element_blank())
```

### Ocjene

```{r warning=FALSE, fig.width=10, fig.height=5}
ggplot(podaci_MZE1, aes(x=factor(OCJENA))) +
  geom_bar(width=0.7, fill="steelblue") +
  geom_text(stat="count", aes(label=..count..), vjust=-0.5, nudge_x = -0.2, size = 5) +
  geom_text(aes( label = sprintf('(%s)', scales::percent(..prop..)), group = 1), stat= "count", 
            vjust = -.5, nudge_x = 0.15, size = 5) +
  scale_x_discrete(name = "Ocjena") +
  scale_y_continuous(name = "broj studenata", breaks = seq(0,70,10), limits = c(0,70)) +
  theme(panel.grid.major.x = element_blank())
```

Column {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Distribucija bodova

```{r warning=FALSE, fig.width=10, fig.height=7}
ggplot(podaci_MZE1, aes(x=UKUPNO)) + 
  geom_histogram(aes(y=..density..), color="#ec8ae5", fill="#48d09b", alpha=0.5, 
                 breaks = c(0,20,50,61,75,91,100)) +
  geom_vline(aes(xintercept=mean(UKUPNO)),color="blue", linetype="dashed", size=0.5, alpha=0.6) +
  geom_vline(aes(xintercept=median(UKUPNO)),color="red", linetype="dashed", size=0.5, alpha=0.6) +
  annotate(geom="point", x=90, y=0.035, size=2, shape=21, fill="red",color="red") +
  annotate(geom="text", x=91, y=0.035, label="median",size=3.5,hjust=0) +
  annotate(geom="point", x=90, y=0.033, size=2, shape=21, fill="blue",color="blue") +
  annotate(geom="text", x=91, y=0.033, label="mean",size=3.5,hjust=0) +
  geom_density(alpha=.2, fill="yellow") +
  geom_rug(alpha=0.3) +
  scale_x_continuous(name = "ukupni bodovi", breaks = seq(0,100,5), limits = c(0,100)) +
  theme(panel.grid.minor.x = element_blank())
```

Korelacije {data-navmenu="MZE 1"}
=======================================================================

Column {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Korelacije

```{r warning=FALSE, fig.width=10, fig.height=7}
corrplot(round(cor(korelacije_MZE1, use = "pairwise.complete.obs"), 2), type = "lower",
         diag=FALSE, addCoef.col = 'black', tl.srt = 45)
```

Column {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### p-vrijednosti korelacija

```{r warning=FALSE, fig.width=10, fig.height=7}
corrplot(round(cor(korelacije_MZE1, use = "pairwise.complete.obs"), 2), type = "lower",
         diag=FALSE, tl.srt = 45, p.mat = testRes_MZE1$p, insig = 'p-value', sig.level = -1)
```

Sankey {data-navmenu="MZE 1"}
=======================================================================

```{r warning=FALSE}
ggplot(st2_long_MZE1, aes(x = x, next_x = next_x, node = node, next_node = next_node,
                     fill = factor(node),
                     label = paste0(node, ' (', pct, '%)'))) +
  geom_sankey(flow.alpha = 0.5, node.color = "black", show.legend = FALSE) +
  geom_sankey_label(size = 3, color = "black", fill= "white", hjust = -0.35) +
  theme_bw() + theme_sankey(base_size = 16) +
  theme(axis.title = element_blank(), axis.text.y = element_blank(), 
        axis.ticks = element_blank(), panel.grid = element_blank())
```

Studenti
=======================================================================

Column
-----------------------------------------------------------------------

### Matematičke metode za informatičare

- <a href="../trelliscope_MMZI/index.html" target="_blank">studenti MMZI</a> - pojedinačne analize po svakom studentu
- <a href="../grafovi/MMZI_kol1.html" target="_blank">KOL1 klase</a> - graf s kolokvijskim klasama s obzirom na KOL1
- <a href="../grafovi/MMZI_kol2.html" target="_blank">KOL2 klase</a> - graf s kolokvijskim klasama s obzirom na KOL2
- <a href="../grafovi/MMZI_kol3.html" target="_blank">KOL3 klase</a> - graf s kolokvijskim klasama s obzirom na KOL3
- <a href="../grafovi/MMZI_projekt.html" target="_blank">PROJEKT klase</a> - graf s klasama s obzirom na PROJEKT

**Napomena.** Vrhovi u grafu su studenti, a dva vrha su povezana ako je kod pripadnih studenata apsolutna vrijednost
njihovih bodova na pojedinoj aktivnosti manja ili jednaka od 1.

**Napomena.** Za vrijeme i nakon prestanka animacije slika se može zumirati i translatirati. Kada se dođe mišem preko nekog vrha,
pokazuju se detalji o tom vrhu. Ako se klikne na neki vrh, tada se označe svi njegovi susjedi, a ostali vrhovi su sivi.
S obzirom da graf ima jako puno vrhova, animacija može dulje (beskonačno) trajati, a interakcija mišem može biti malo usporena.

### Diskretne strukture s teorijom grafova

- <a href="../trelliscope_DSTG/index.html" target="_blank">studenti DSTG</a> - pojedinačne analize po svakom studentu
- <a href="../grafovi/DSTG_kol1.html" target="_blank">KOL1 klase</a> - graf s kolokvijskim klasama s obzirom na KOL1
- <a href="../grafovi/DSTG_kol2.html" target="_blank">KOL2 klase</a> - graf s kolokvijskim klasama s obzirom na KOL2
- <a href="../grafovi/DSTG_projekt.html" target="_blank">PROJEKT klase</a> - graf s klasama s obzirom na PROJEKT

**Napomena.** Vrhovi u grafu su studenti, a dva vrha su povezana ako je kod pripadnih studenata apsolutna vrijednost
njihovih bodova na pojedinoj aktivnosti manja ili jednaka od 1.

**Napomena.** Za vrijeme i nakon prestanka animacije slika se može zumirati i translatirati. Kada se dođe mišem preko nekog vrha,
pokazuju se detalji o tom vrhu. Ako se klikne na neki vrh, tada se označe svi njegovi susjedi, a ostali vrhovi su sivi.

Column
-----------------------------------------------------------------------

### Matematika 1

- <a href="../trelliscope_MAT1/index.html" target="_blank">studenti MAT1</a> - pojedinačne analize po svakom studentu
- <a href="../grafovi/MAT1_kol1.html" target="_blank">KOL1 klase</a> - graf s kolokvijskim klasama s obzirom na KOL1
- <a href="../grafovi/MAT1_kol2.html" target="_blank">KOL2 klase</a> - graf s kolokvijskim klasama s obzirom na KOL2
- <a href="../grafovi/MAT1_kol3.html" target="_blank">KOL3 klase</a> - graf s kolokvijskim klasama s obzirom na KOL3
- <a href="../grafovi/MAT1_esej.html" target="_blank">ESEJ klase</a> - graf s klasama s obzirom na ESEJ

**Napomena.** Vrhovi u grafu su studenti, a dva vrha su povezana ako je kod pripadnih studenata apsolutna vrijednost
njihovih bodova na pojedinoj aktivnosti manja ili jednaka od 1 (ako je aktivnost različita od ESEJ). Za aktivnost ESEJ
dva vrha su povezana ako je apsolutna vrijednost razlike bodova na eseju manja ili jednaka od 0.5.

**Napomena.** Za vrijeme i nakon prestanka animacije slika se može zumirati i translatirati. Kada se dođe mišem preko nekog vrha,
pokazuju se detalji o tom vrhu. Ako se klikne na neki vrh, tada se označe svi njegovi susjedi, a ostali vrhovi su sivi.
S obzirom da graf ima jako puno vrhova, animacija može dulje (beskonačno) trajati, a interakcija mišem može biti malo usporena.

### Matematika za ekonomiste 1

- <a href="../trelliscope_MZE1/index.html" target="_blank">studenti MZE1</a> - pojedinačne analize po svakom studentu
- <a href="../grafovi/MZE1_kol1.html" target="_blank">KOL1 klase</a> - graf s kolokvijskim klasama s obzirom na KOL1
- <a href="../grafovi/MZE1_kol2.html" target="_blank">KOL2 klase</a> - graf s kolokvijskim klasama s obzirom na KOL2
- <a href="../grafovi/MZE1_kol3.html" target="_blank">KOL3 klase</a> - graf s kolokvijskim klasama s obzirom na KOL3
- <a href="../grafovi/MZE1_zadace.html" target="_blank">DZ klase</a> - graf s klasama s obzirom na DZ

**Napomena.** Vrhovi u grafu su studenti, a dva vrha su povezana ako je kod pripadnih studenata apsolutna vrijednost
njihovih bodova na pojedinoj aktivnosti manja ili jednaka od 1.

**Napomena.** Za vrijeme i nakon prestanka animacije slika se može zumirati i translatirati. Kada se dođe mišem preko nekog vrha,
pokazuju se detalji o tom vrhu. Ako se klikne na neki vrh, tada se označe svi njegovi susjedi, a ostali vrhovi su sivi.