Distribuciones Estadísticas Modernas

Este proyecto es una migración y modernización de una herramienta estadística de 2021 a Python 3.10 y PyQt5.

Resumen de Avances

Fase / Componente	Descripción	Estado
Infraestructura	Uso de PyQt5, gestión de dependencias con uv y soporte para Python 3.10.	✅
Modelos Estadísticos	Implementación de 13 distribuciones (Binomial, Normal, Poisson, Gamma, F, etc.) usando scipy.stats.	✅
Arquitectura	Refactorización semántica en carpetas: models, views, validators, formatters, exporters.	✅
Visualización	Gráficas dinámicas con Matplotlib y renderizado de fórmulas matemáticas en alta calidad con LaTeX.	✅
Cálculos Avanzados	Calculadora de probabilidades por intervalos ($P(X \le x)$, $P(X > x)$, etc.) con resaltado visual.	✅
Interfaz de Usuario	UI dinámica, menú de ayuda profesional y diálogo "Acerca de" personalizado.	✅
Exportación	Exportación de tablas de resultados a archivos Excel modernos (.xlsx) mediante pandas.	✅
Calidad de Software	Implementación de pruebas unitarias (unittest) para validar la precisión matemática.	✅

Cómo ejecutar

1. Asegúrate de tener uv instalado.
2. Sincroniza el entorno:

   uv sync

3. Ejecuta la aplicación:

   uv run main.py

Pruebas

Para ejecutar las pruebas unitarias:

uv run python -m unittest discover tests