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Statistische Hypothesentests auf stetige Gleichverteilung

Enthält statistische Tests auf Gleichverteilung und Monte-Carlo-Simulationen um diese Tests miteinander zu vergleichen. Dieses Repository enthält den Quellcode meiner Masterarbeit zu diesem Thema. Die Masterarbeit an sich, die den theoretischen Teil abdeckt sowie erklärt, wie diese Software zu benutzen, liegt ebenfalls in diesem Repository.

Für Rückfragen stehe ich jederzeit gern zur Verfügung.

Kontakt: willi_sontopski@arcor.de

Notwendige Pakete (die nicht in der Standard-Bibliothek enthalten sind)

  • numpy
  • matplotlib

Schnellstartanleitung (für Windows)

  1. Downloade und installiere Python https://www.python.org/ Dabei empfiehlt es sich gleich bei der Installation die Umgebungsvariable zu setzen: Empfohlene Installationseinstellungen für Python

  2. Installiere die notwendigen Python Pakete mit dem Paketmanager pip. Falls du die Umgebungsvariable gesetzt hast, kann du einfach die Eingabeaufforderung öffnen und die Pakete installieren via

    pip install numpy
pip install matplotlib

    Falls du die Umgebungsvariable nicht gesetzt hast (Standard-Einstellung bei der Installation), musst du mit der Eingabeaufforderung zuerst in das Verzeichnis navigieren, in welchem Pip liegt. Das ist standardmäßig C:\Users\benutzername\AppData\Local\Programs\Python\Python38-32\Scripts. Hierbei musst benutzername durch deinen Windows-Benutzernamen ersetzen und Python38-32 an deine Python-Version anpassen. Die fehlenden Pakete installierst du dann mit

    cd "C:\Users\benutzername\AppData\Local\Programs\Python\Python38-32\Scripts"
pip install numpy
pip install matplotlib

  3. Lade die Dateien in diesem Repository herunter.

  4. Öffne die Datei main.py mit einem Text-Editor und wähle die Parameter nach deinen Wünschen. Speichere die Datei, damit die Änderungen wirksam werden.

  5. Starte die Simulationssoftware, indem du eine Eingabeaufforderung in dem Verzeichnis öffnest, in welchem die Datei main.py liegt und einfach nur main.py eingibst.

Lizenz

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.