## **Um die statistischen Analysen in dein bestehendes Modell einzufügen, darunter die Berechnung von Konfidenzintervallen und das Erstellen von Histogrammen zur Visualisierung der Endkompetenzwerte, kannst du den Code wie folgt erweitern:**
## **Ergänzung zum Code**
## **Nach der Simulation und grundlegenden Analyse können die folgenden Schritte implementiert werden:**
		Berechnung von Konfidenzintervallen für den mittleren Kompetenzwert am Ende der Simulationsperiode.
		- Erstellung von Histogrammen der Endkompetenzwerte, um die Verteilung zu visualisieren.
## **Hier ist der vollständige Code mit den zusätzlichen statistischen Analysen:**
python

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Copy code
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as stats

# Definiere die Startbedingungen und Parameter
start_kompetenz = 1.25
quartale = 12
bereitschafts_std = 0.1
bereitschafts_steigerung_phase = {
    'Anpassung': -0.1,
    'Verfestigung': 0.2,
    'Wachstum': 0.5,
    'Plateau': 0.7
}

# Funktionen zur Anpassung der Bereitschaft, Motivation und Neugier
def anpassung_der_bereitschaft(aktuelles_quartal):
    if aktuelles_quartal <= 4:
        return bereitschafts_steigerung_phase['Anpassung']
    elif 5 <= aktuelles_quartal <= 6:
        return bereitschafts_steigerung_phase['Verfestigung']
    elif 7 <= aktuelles_quartal <= 10:
        return bereitschafts_steigerung_phase['Wachstum']
    else:
        return bereitschafts_steigerung_phase['Plateau']

def motivation(aktuelles_quartal):
    if aktuelles_quartal == 8:
        return -0.3
    elif aktuelles_quartal == 12:
        return 0.4
    return 0

def neugier(aktuelles_quartal, start_kompetenz):
    if start_kompetenz < 5:
        return 0.2 if aktuelles_quartal <= 6 else -0.1
    return 0.1 if aktuelles_quartal <= 6 else -0.05

# Simulation der Kompetenzentwicklung
simulations_durchläufe = 1000
ergebnisse = pd.DataFrame()

for durchlauf in range(simulations_durchläufe):
    kompetenz = [start_kompetenz]
    for quartal in range(1, quartale + 1):
        steigerung = anpassung_der_bereitschaft(quartal) + motivation(quartal) + neugier(quartal, start_kompetenz)
        bereitschaft = np.random.normal(steigerung, bereitschafts_std)
        neue_kompetenz = np.clip(kompetenz[-1] + bereitschaft, 1, 10)
        kompetenz.append(neue_kompetenz)
    ergebnisse[f'Quartal_{durchlauf}'] = kompetenz

# Berechnung von Konfidenzintervallen
end_kompetenzen = ergebnisse.iloc[-1]
mittelwert = end_kompetenzen.mean()
std_abweichung = end_kompetenzen.std()
konfidenzintervall = stats.norm.interval(0.95, loc=mittelwert, scale=std_abweichung / np.sqrt(len(end_kompetenzen)))

# Visualisierung von Histogramm der Endkompetenz
plt.figure()
plt.hist(end_kompetenzen, bins=10, color='blue', alpha=0.7)
plt.title('Histogramm der Endkompetenzwerte')
plt.xlabel('Kompetenzniveau')
plt.ylabel('Häufigkeit')
plt.grid(True)
plt.show()

# Ausgabe der Analyseergebnisse
print("Durchschnittliche Endkompetenz:", mittelwert)
print("Standardabweichung der Endkompetenz:", std_abweichung)
print("95% Konfidenzintervall für die mittlere Endkompetenz:", konfidenzintervall)
## **Erklärung**
- Konfidenzintervalle: Das 95% Konfidenzintervall gibt an, wo die wahre mittlere Endkompetenz mit 95% Sicherheit liegt. Es wird unter der Annahme berechnet, dass die Endkompetenzen normalverteilt sind.
- Histogramm: Dieses visualisiert die Verteilung der Endkompetenzwerte aller Simulationsdurchläufe, was hilft, die Form der Verteilung zu erkennen und auf Anomalien zu prüfen.
## **Dieser Code fügt deinem Simulationsmodell wichtige statistische Analysen hinzu, um die Unsicherheit und Verteilung der Ergebnisse zu verstehen.**