__author__ = 'andersonmarques'
from distributions.distribuicoes_simulacao import Distribuicao
distri = Distribuicao()
print("%.4f" % (1 - distri.monte_carlo_fdp_normal(distri.fdp_normal, 6, 2.5, 0, 6)))
__author__ = 'andersonmarques'
from distributions.distribuicoes_simulacao import Distribuicao
distri = Distribuicao()
r = (1 - distri.monte_carlo_fdp_normal(distri.fdp_normal, 6, 2.5, 0, 8)) * 100
x = 1000 * r / 100
print("Número estimado de pessoas com nota 8: %d" % x)
__author__ = 'andersonmarques'
from distributions.distribuicoes_simulacao import Distribuicao
distri = Distribuicao()
print("Pessoas com 9.4 representam aproximadamente %.4f por cento do total" % ((1 - distri.monte_carlo_fdp_normal(distri.fdp_normal, 6, 2.5, 0, 9.4)) * 100))
print("Portanto provavelmente essa e a nota minima para conseguir a bolsa.")
__author__ = 'andersonmarques'
from distributions.distribuicoes_simulacao import Distribuicao
d = Distribuicao()
n = 100
p = 0.55
q = 1 - p
media = n*p
desvio = (n*p*q)**1/2
r = d.monte_carlo_fdp_normal(d.fdp_normal, media, desvio, 0, 60)
r2 = d.monte_carlo_fdp_normal(d.fdp_normal, media, desvio, 0, 45)
print("A probabilidade é de %.4f" % (r + r2))
