> ## Documentation Index
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# Introduction

> kstats ist eine abhängigkeitsfreie Kotlin-Multiplatform-Statistikbibliothek für deskriptive Statistik, Verteilungen, Hypothesentests, Korrelation und Stichprobenziehung.

kstats ist eine abhängigkeitsfreie Kotlin-Multiplatform-Statistikbibliothek. Sie deckt deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Hypothesentests, Korrelation und Regression sowie Stichprobenziehung ab — alles, was für quantitative Analysen in Kotlin benötigt wird.

```kotlin theme={"system"}
val sample = doubleArrayOf(2.0, 4.0, 4.0, 5.0, 7.0, 9.0)

val summary = sample.describe()
summary.mean              // 5.1667
summary.standardDeviation // 2.4833

val normality = shapiroWilkTest(sample)
normality.pValue          // 0.8933

val fitted = NormalDistribution(mu = summary.mean, sigma = summary.standardDeviation)
fitted.cdf(6.0)           // 0.6335
```

## Module

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Deskriptive Statistik" icon="chart-column" href="/de/core/overview">
    Mittelwert, Median, Varianz, Quantile, Momente, Häufigkeitstabellen, Streaming-Statistiken und `describe()`-Zusammenfassungen.
  </Card>

  <Card title="Wahrscheinlichkeitsverteilungen" icon="activity" href="/de/distributions/overview">
    18 stetige und 10 diskrete Verteilungen mit einer einheitlichen API: pdf/pmf, cdf, quantile und Sampling.
  </Card>

  <Card title="Hypothesentests" icon="flask-conical" href="/de/hypothesis/overview">
    t-Tests, ANOVA, Chi-Quadrat, Fisher-Exakt, Mann-Whitney, Wilcoxon, Shapiro-Wilk und weitere.
  </Card>

  <Card title="Korrelation & Regression" icon="git-compare-arrows" href="/de/correlation/overview">
    Pearson, Spearman, Kendall-Tau, partielle Korrelation, Matrizen und einfache lineare Regression.
  </Card>

  <Card title="Sampling & Transformation" icon="shuffle" href="/de/sampling/overview">
    Rangbildung, z-Score-Normalisierung, Min-Max-Skalierung, Binning, Bootstrap und gewichtetes Sampling.
  </Card>
</CardGroup>

## Unterstützte Zielplattformen

| Plattform      | Ziele                                                                              |
| -------------- | ---------------------------------------------------------------------------------- |
| JVM            | `jvm`                                                                              |
| Android        | `android`                                                                          |
| Android Native | `androidNativeArm32`, `androidNativeArm64`, `androidNativeX86`, `androidNativeX64` |
| iOS            | `iosX64`, `iosArm64`, `iosSimulatorArm64`                                          |
| macOS          | `macosArm64`                                                                       |
| Linux          | `linuxArm64`, `linuxX64`                                                           |
| Windows        | `mingwX64`                                                                         |
| watchOS        | `watchosArm32`, `watchosArm64`, `watchosDeviceArm64`, `watchosSimulatorArm64`      |
| tvOS           | `tvosArm64`, `tvosSimulatorArm64`                                                  |
| JS             | `js` (Browser, Node.js)                                                            |
| Wasm           | `wasmJs`, `wasmWasi`                                                               |

## Nächste Schritte

<CardGroup cols={3}>
  <Card title="Installation" icon="package" href="/de/getting-started/installation">
    BOM oder einzelnes Modul zu einem Gradle-KTS-Projekt hinzufügen.
  </Card>

  <Card title="Quickstart" icon="play" href="/de/getting-started/quickstart">
    Eine Zusammenfassung berechnen, eine Verteilung anpassen und einen Hypothesentest durchführen.
  </Card>

  <Card title="A/B Testing" icon="git-compare-arrows" href="/de/guides/how-to/ab-testing">
    Ein vollständiger A/B-Test mit Voraussetzungsprüfungen und Gruppenvergleich.
  </Card>
</CardGroup>