Ajustes no dashboard

dashboard.py

@@ -89,6 +89,27 @@ if st.sidebar.button('Executar Simulação'):
     if convocados_99 is not None:
         col2.metric("Mínimo para 99% de chance", f"{int(convocados_99['num_convocados'])} convocados")
 
+    # Gráfico de Distribuição Binomial
+    st.subheader('Análise da Distribuição de Alunos')
+    st.markdown("Distribuição das probabilidades de sucesso para o número de convocados dentro do total de vagas disponíveis")
+    
+    num_conv_dist = total_vagas
+
+    confirmados_dist = np.random.binomial(n=num_conv_dist, p=prob_confirmacao, size=num_simulacoes)
+    comparecem_dist = np.random.binomial(n=confirmados_dist, p=prob_comparecimento, size=num_simulacoes)
+    
+    valor_esperado = num_conv_dist * prob_confirmacao * prob_comparecimento
+    
+    fig2, ax2 = plt.subplots(figsize=(14, 7))
+    sns.histplot(comparecem_dist, kde=True, stat="probability", discrete=True, ax=ax2)
+    ax2.axvline(valor_esperado, color='red', linestyle='--', linewidth=2, label=f'Valor Esperado: {valor_esperado:.2f}')
+    ax2.axvline(vagas_minimas_necessarias, color='purple', linestyle=':', linewidth=2, label=f'Mínimo Necessário: {vagas_minimas_necessarias}')
+    
+    ax2.set_title(f'Distribuição Simulada de Comparecimento para {num_conv_dist} Convocados', fontsize=16)
+    ax2.set_xlabel(f'Número de Alunos que Comparecem', fontsize=12)
+    ax2.set_ylabel('Probabilidade (Frequência Relativa)', fontsize=12)
+    ax2.legend()
+    st.pyplot(fig2)
 
     # Gráfico Principal
     st.subheader('Probabilidade de Confirmação vs. Número de Convocados')
@@ -119,27 +140,6 @@ if st.sidebar.button('Executar Simulação'):
     st.pyplot(fig1)
     
     
-    # Gráfico de Distribuição Binomial
-    st.subheader('Análise da Distribuição de Alunos')
-    st.markdown("Selecione um número de convocados para visualizar a distribuição esperada de alunos que comparecerão.")
-    
-    num_conv_dist = st.slider('Número de Convocados para Análise da Distribuição', min_value=min_inscritos_teste, max_value=max_inscritos_teste, value=int(convocados_min_req['num_convocados']) if convocados_min_req is not None else min_inscritos_teste)
-
-    confirmados_dist = np.random.binomial(n=num_conv_dist, p=prob_confirmacao, size=num_simulacoes)
-    comparecem_dist = np.random.binomial(n=confirmados_dist, p=prob_comparecimento, size=num_simulacoes)
-    
-    valor_esperado = num_conv_dist * prob_confirmacao * prob_comparecimento
-    
-    fig2, ax2 = plt.subplots(figsize=(14, 7))
-    sns.histplot(comparecem_dist, kde=True, stat="probability", discrete=True, ax=ax2)
-    ax2.axvline(valor_esperado, color='red', linestyle='--', linewidth=2, label=f'Valor Esperado: {valor_esperado:.2f}')
-    ax2.axvline(vagas_minimas_necessarias, color='purple', linestyle=':', linewidth=2, label=f'Mínimo Necessário: {vagas_minimas_necessarias}')
-    
-    ax2.set_title(f'Distribuição Simulada de Comparecimento para {num_conv_dist} Convocados', fontsize=16)
-    ax2.set_xlabel(f'Número de Alunos que Comparecem', fontsize=12)
-    ax2.set_ylabel('Probabilidade (Frequência Relativa)', fontsize=12)
-    ax2.legend()
-    st.pyplot(fig2)
     
     # Tabela de Resultados
     st.subheader('Tabela de Resultados Detalhados')