__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))