DiscreteCalc: Calculadora de Variáveis Discretas

---

🎯 Sobre o Projeto

O DiscreteCalc é uma ferramenta web simples e intuitiva, projetada para auxiliar no cálculo de probabilidades e métricas de Variáveis Discretas. Atualmente, ele oferece suporte para as seguintes distribuições:

• Distribuição Binomial: Calcula a probabilidade de um número específico de sucessos, probabilidades em diferentes intervalos (maior que, menor que, entre, etc.), além de apresentar a média, variância, desvio padrão e coeficiente de variação.
• Distribuição Poisson: Calcula a probabilidade de um número específico de eventos ocorrerem em um intervalo fixo, e também probabilidades em diversos intervalos (maior que, menor que, entre, etc.).

Desenvolvido com foco na simplicidade e usabilidade, o DiscreteCalc é um trabalho conjunto das disciplinas de Estatística, ministrada pelo Prof. João Carlos (LinkedIn), e Programação de Scripts, ministrada pelo Prof. Cláudio Luís Vieira Oliveira (LinkedIn). Ambas as disciplinas fazem parte do 2º Semestre do curso de TECNOLOGIA EM ANÁLISE E DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS da Faculdade de Tecnologia de Jundiaí Deputado Ary Fossen. É ideal para estudantes, professores ou qualquer pessoa que precise realizar cálculos rápidos em probabilidade discreta.

---

✨ Funcionalidades

• Cálculo de Probabilidade Binomial ($P(X=x)$) para diversos cenários:
  • Probabilidade exata ($P(X=x)$)
  • Probabilidade maior que ($P(X>x)$)
  • Probabilidade menor que ($P(X<x)$)
  • Probabilidade maior ou igual ($P(X \ge x)$)
  • Probabilidade menor ou igual ($P(X \le x)$)
  • Probabilidade em intervalos inclusivos ($P(a \le X \le b)$)
  • Probabilidade em intervalos estritos ($P(a < X < b)$)
  • Probabilidade em intervalos semi-inclusivos (ex: $P(a &lt; X \le b)$ e $P(a \le X < b)$)
• Cálculo de Probabilidade Poisson ($P(X=x)$) para diversos cenários:
  • Probabilidade exata ($P(X=x)$)
  • Probabilidade maior que ($P(X>x)$)
  • Probabilidade menor que ($P(X<x)$)
  • Probabilidade maior ou igual ($P(X \ge x)$)
  • Probabilidade menor ou igual ($P(X \le x)$)
  • Probabilidade em intervalos inclusivos ($P(a \le X \le b)$)
  • Probabilidade em intervalos estritos ($P(a < X < b)$)
  • Probabilidade em intervalos semi-inclusivos (ex: $P(a &lt; X \le b)$ e $P(a \le X < b)$)
• Exibição de métricas para a Distribuição Binomial:
  • Média ($\mu$)
  • Variância ($\sigma^2$)
  • Desvio Padrão ($\sigma$)
  • Coeficiente de Variação (CV)
• Interface intuitiva e responsiva.
• Validação de entrada para garantir dados corretos.

---

🚀 Como Usar

Para utilizar a DiscreteCalc, siga estes passos simples:

1. Clone o Repositório:

   git clone [https://github.com/Robson16/discrete-calc.git](https://github.com/Robson16/discrete-calc.git)

2. Navegue até o Diretório:

   cd discrete-calc

3. Abra o index.html: Simplesmente abra o arquivo index.html em seu navegador web preferido (Chrome, Firefox, Edge, etc.). Você pode fazer isso arrastando o arquivo para a janela do navegador ou clicando duas vezes nele.

Realizando Cálculos:

1. Na tela inicial, clique no botão da distribuição que deseja calcular (Binomial ou Poisson).
2. Preencha os campos com os valores necessários.
3. Selecione a expressão de probabilidade desejada (por exemplo, = x, > x, a ≤ X ≤ b, etc.). Note que os campos "Valor mínimo (a)" e "Valor máximo (b)" aparecerão apenas quando uma opção de intervalo for selecionada.
4. Clique no botão "Calcular".
5. Os resultados aparecerão abaixo do formulário.
6. Para voltar à seleção de distribuição, clique no botão "Voltar".

---

📺 Demonstração

Confira a calculadora em ação:

• Acesse a Demonstração: https://discrete-calc.vercel.app/

---

🛠️ Tecnologias Utilizadas

• HTML5: Estrutura semântica da aplicação.
• CSS3: Estilização e responsividade, utilizando variáveis CSS para facilitar a manutenção do tema.
• JavaScript (Vanilla JS): Lógica da aplicação, cálculos matemáticos e manipulação do DOM.

---

🤝 Contribuição

Contribuições são sempre bem-vindas! Se você tiver sugestões, encontrar bugs ou quiser adicionar novas funcionalidades (como outras distribuições discretas, por exemplo), sinta-se à vontade para:

1. Fazer um fork do projeto.
2. Criar uma nova branch (git checkout -b feature/sua-feature).
3. Realizar suas alterações e commitá-las (git commit -m 'feat: Adiciona nova funcionalidade X').
4. Fazer um push para a branch (git push origin feature/sua-feature).
5. Abrir um Pull Request.

---

🌟 Colaboradores

Um agradecimento especial a todos que contribuíram para este projeto! Você pode ver a lista completa de contribuidores aqui.

---

📄 Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - veja o arquivo LICENSE para detalhes.