Get probability using triangle distribution, trapezoidal distribution or triangle from trapeze distribution

statistic_first_kz.py

from math import sqrt
from random import uniform
from decimal import Decimal

c_min = 20
c_max = 125
max_count = 1000000
c1 = 145
c2 = 70
c3 = 80


class VerifyError(Exception):
    def __init__(self):
        super(VerifyError, self).__init__()
        self.message = self._get_error_message()

    @staticmethod
    def _get_error_message() -> str:
        if c_min > c_max:
            return f'Cmin {c_min} Повинен буть меншим за Cmax {c_max}'
        elif c1 > c_max or c1 < c_min:
            return f'C1 {c1} має буть в діапазоні [{c_min};{c_max}]'
        elif c2 > c_max or c2 < c_min:
            return f'C2 {c2} має буть в діапазоні [{c_min};{c_max}]'
        elif c3 > c_max or c3 < c_min:
            return f'C3 {c3} має буть в діапазоні [{c_min};{c_max}]'
        elif c1 >= c2:
            return f'C1 {c1} має буть менше С2 {c2}'
        elif c3 >= c_max:
            return f'C3 {c3} має буть менше Cmax {c_max}'
        return 'The input data seems ok?'

    def __str__(self):
        return self.message


def verify_input_data():
    if not c_min <= c1 <= c_max and c_min <= c2 <= c_max and \
           c_min <= c3 <= c_max and c_min < c_max and c1 != c2 and c3 != c_max:
        raise VerifyError()


def triangle_distribution(m: float=None) -> tuple:
    if not m:
        m = Decimal((c1 + c2) / 2)
    x = math_expect = hits_count = 0
    left = (m - c_min) / (c_max - c_min)
    right = (c_max - m) / (c_max - c_min)
    for i in range(max_count):
        fx = Decimal(uniform(0.0, 1.0))
        random_trigger = Decimal(uniform(0.0, 1.0))
        if random_trigger <= left:
            x = c_min + (m - c_min) * Decimal(sqrt(fx))
        elif random_trigger <= left + right:
            x = m + (c_max - m) * (1 - Decimal(sqrt(fx)))
        math_expect += x
        if c3 <= x <= c_max:
            hits_count += 1
    return math_expect / max_count, hits_count / max_count


def trapezoidal_distribution() -> tuple:
    x = math_expect = hits_count = 0
    h = Decimal(2 / (c_max - c_min + c2 - c1))
    left = Decimal((h / 2) * (c1 - c_min))
    right = Decimal(1 - (h / 2) * (c_max - c2))
    for i in range(max_count):
        fx = Decimal(uniform(0.0, 1.0))
        random_trigger = Decimal(uniform(0.0, 1.0))
        if left >= random_trigger >= 0:
            x = c_min + Decimal(sqrt((2 * (c1 - c_min)) / h)) * Decimal(sqrt(fx))
        elif right >= random_trigger >= left:
            x = Decimal(((c_min + c1) / 2)) + (fx / h)
        elif 1 >= random_trigger >= right:
            x = c_max - Decimal(sqrt((2 * (c_max - c2)) / h)) * Decimal(sqrt(1 - fx))
        math_expect += x
        if c3 <= x <= c_max:
            hits_count += 1
    return math_expect / max_count, hits_count / max_count


def triangle_from_trapeze() -> tuple:
    u = 2 / (c_max + c2 - c1 - c_min)
    a = c1 - c_min
    b = c2 - c_max
    m = Decimal(((u / a) * c_min - (u / b) * c_max) / ((u / a) - (u / b)))
    return triangle_distribution(m)


if __name__ == '__main__':
    c_min = int(input('Введіть мінімальну ціну нафти (Cmin) -> '))
    c_max = int(input('Введіть максимальну ціну нафти (Cmax) -> '))
    c1 = int(input('Введіть мінімальне значення найчастішої ціни нафти (C1) -> '))
    c2 = int(input('Введіть максимальне значення найчастішої ціни нафти (C2) -> '))
    c3 = int(input('Введіть значення, яке ціна нафти перевищує (C3) -> '))
    max_count = int(input('Введіть кількість ітерацій -> '))

    verify_input_data()

    for method in [triangle_from_trapeze]:
        mathematical_expect, hits_counter = method()
        print(f'\nМетод: {method.__name__}\n'
              f'Ймовірність, що ціна нафти перевищить значення C3: {hits_counter}\n'
              f'Математичне сподівання: {mathematical_expect}\n')