generate.py:

Erzeugt die csv-Testdaten im Ordner "data" aus bivariater normalverteilter Zufallsvariable Der Korrelationskoeff. ist dabei auch normalverteilt mit mu = 0.95 und std = 0.1
du kannst hier bei Bedarf die Anzahl der Files sowie die Samplegröße variieren

find.py (das eigentliche Skript): - loop über alle Files in "data" - lineare Regression der Testdaten - if R² größer als ein Schwellenwert (Plot grün) - else (Plot rot)

requirements: pip install numpy matplotlib scikit-learn

alle Plots werden in "plots" gespeichert