diff --git a/07_final_assignment/baboonSimulation.R b/07_final_assignment/baboonSimulation.R
index c9356df..0887361 100644
--- a/07_final_assignment/baboonSimulation.R
+++ b/07_final_assignment/baboonSimulation.R
@@ -1,4 +1,5 @@
 library(testthat)
+library(ndl)
 
 monkeydat <- data.frame(Monkey=c("DAN", "ART", "CAU", "DOR", "VIO", "ARI"),
                        NumTrials=c(56689, 50985, 61142, 49608, 43041, 55407),
@@ -233,7 +234,7 @@
     expect_equal(monkey$Rate("c"), "Nonword")
 })
 
-library(ndl)
+
 dat <- read.table("dataDan.txt", header=T, stringsAsFactors=F)
 dat$Cues <- orthoCoding(dat$String, grams=2)
 dat$Frequency <- 1
@@ -248,8 +249,8 @@
 monkeyName <- "DAN"
 trialNum <- round(0.5 * as.numeric(monkeydat[monkeydat$Monkey == monkeyName,"NumTrials"]))
 system.time(pres <- PresentTrials(
-    trialNum
-   ,monkey$Learner,dat))
+    trialNum,
+    monkey$Learner,dat))
 
 # Analyse data:
 learnedWordNum <- nrow(pres$Stimuli[pres$Stimuli$StimulusType == "LearnedWord",])
@@ -271,11 +272,11 @@
                      wordAcc,
                      nonwordAcc))
 
-# TODO: Das in schöne Funktionen packen ;)
+# TODO: Das in schoene Funktionen packen ;)
 
-# TODO: Durchlaufen lassen für ca 50k Trials für verschiedene alpha, beta zwischen 0 und 1
+# TODO: Durchlaufen lassen fuer ca 50k Trials fuer verschiedene alpha, beta zwischen 0 und 1
 # TODO: Plotten der verschiedenen Ergebnisse (num,acc) als heatmap 2d plot.
-# TODO: Plotten der Unterschiede zu den Vorgabeaffen und optimale alpha beta für diese finden.
+# TODO: Plotten der Unterschiede zu den Vorgabeaffen und optimale alpha beta fuer diese finden.
 
 # what would be the theoretic success rates?
 wRW <- monkey$GetWeights()