import streamlit as st
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Función para analizar las variables
def analizar_variables(x1, x2):
    # Calcular los promedios de las variables
    promedio_x1 = np.mean(x1)
    promedio_x2 = np.mean(x2)

    # Calcular el valor esperado de las variables
    valor_esperado_x1 = np.mean(x1)
    valor_esperado_x2 = np.mean(x2)

    # Calcular la desviación estándar de las variables
    desviacion_x1 = np.std(x1)
    desviacion_x2 = np.std(x2)

    return promedio_x1, promedio_x2, valor_esperado_x1, valor_esperado_x2, desviacion_x1, desviacion_x2

def main():
    st.title("Análisis de Variables")

    # Entrada de datos
    x1_input = st.text_input("Ingrese los valores de la variable X1 separados por comas:")
    x2_input = st.text_input("Ingrese los valores de la variable X2 separados por comas:")

    # Convertir las entradas en listas de números
    x1 = [float(val.strip()) for val in x1_input.split(',')]
    x2 = [float(val.strip()) for val in x2_input.split(',')]

    # Analizar las variables
    promedio_x1, promedio_x2, valor_esperado_x1, valor_esperado_x2, desviacion_x1, desviacion_x2 = analizar_variables(x1, x2)

    # Mostrar resultados
    st.write(f"Promedio de X1: {promedio_x1}")
    st.write(f"Promedio de X2: {promedio_x2}")
    st.write(f"Valor esperado de X1: {valor_esperado_x1}")
    st.write(f"Valor esperado de X2: {valor_esperado_x2}")
    st.write(f"Desviación estándar de X1: {desviacion_x1}")
    st.write(f"Desviación estándar de X2: {desviacion_x2}")

    # Visualización de datos
    df = pd.DataFrame({"X1": x1, "X2": x2})
    st.line_chart(df)

if __name__ == "__main__":
    main()