diff --git a/.github/workflows/python-build.yml b/.github/workflows/python-build.yml
index 7391792..4324e26 100644
--- a/.github/workflows/python-build.yml
+++ b/.github/workflows/python-build.yml
@@ -1,10 +1,6 @@
 name: build
 
-on:
-  push:
-    branches: [ master ]
-  pull_request:
-    branches: [ master ]
+on: [push, pull_request, workflow_dispatch]
 
 jobs:
   build:
@@ -12,7 +8,7 @@ jobs:
     runs-on: ubuntu-latest
     strategy:
       matrix:
-        python-version: [ 3.8, 3.9 ]
+        python-version: [ 3.6, 3.7, 3.8, 3.9 ]
 
     steps:
     - uses: actions/checkout@v2
diff --git a/Pipfile b/Pipfile
index 8f58e87..505cbc9 100644
--- a/Pipfile
+++ b/Pipfile
@@ -13,3 +13,4 @@ twine = "==3.4.2"
 
 [packages]
 pandas = "*"
+scipy = "*"
\ No newline at end of file
diff --git a/Pipfile.lock b/Pipfile.lock
index f31f789..ba8ce38 100644
--- a/Pipfile.lock
+++ b/Pipfile.lock
@@ -1,7 +1,7 @@
 {
     "_meta": {
         "hash": {
-            "sha256": "82a0e5bfda86dfef77680b2d83772d8793cdea3fb937ce3047dd53e3e399d9b0"
+            "sha256": "e1d38c5b46ffcc31b5d6c76f271872f6f82f44a18b99b00fe54135fedf9b60dd"
         },
         "pipfile-spec": 6,
         "requires": {},
@@ -16,66 +16,72 @@
     "default": {
         "numpy": {
             "hashes": [
-                "sha256:09858463db6dd9f78b2a1a05c93f3b33d4f65975771e90d2cf7aadb7c2f66edf",
-                "sha256:209666ce9d4a817e8a4597cd475b71b4878a85fa4b8db41d79fdb4fdee01dde2",
-                "sha256:298156f4d3d46815eaf0fcf0a03f9625fc7631692bd1ad851517ab93c3168fc6",
-                "sha256:30fc68307c0155d2a75ad19844224be0f2c6f06572d958db4e2053f816b859ad",
-                "sha256:423216d8afc5923b15df86037c6053bf030d15cc9e3224206ef868c2d63dd6dc",
-                "sha256:426a00b68b0d21f2deb2ace3c6d677e611ad5a612d2c76494e24a562a930c254",
-                "sha256:466e682264b14982012887e90346d33435c984b7fead7b85e634903795c8fdb0",
-                "sha256:51a7b9db0a2941434cd930dacaafe0fc9da8f3d6157f9d12f761bbde93f46218",
-                "sha256:52a664323273c08f3b473548bf87c8145b7513afd63e4ebba8496ecd3853df13",
-                "sha256:550564024dc5ceee9421a86fc0fb378aa9d222d4d0f858f6669eff7410c89bef",
-                "sha256:5de64950137f3a50b76ce93556db392e8f1f954c2d8207f78a92d1f79aa9f737",
-                "sha256:640c1ccfd56724f2955c237b6ccce2e5b8607c3bc1cc51d3933b8c48d1da3723",
-                "sha256:7fdc7689daf3b845934d67cb221ba8d250fdca20ac0334fea32f7091b93f00d3",
-                "sha256:805459ad8baaf815883d0d6f86e45b3b0b67d823a8f3fa39b1ed9c45eaf5edf1",
-                "sha256:92a0ab128b07799dd5b9077a9af075a63467d03ebac6f8a93e6440abfea4120d",
-                "sha256:9f2dc79c093f6c5113718d3d90c283f11463d77daa4e83aeeac088ec6a0bda52",
-                "sha256:a5109345f5ce7ddb3840f5970de71c34a0ff7fceb133c9441283bb8250f532a3",
-                "sha256:a55e4d81c4260386f71d22294795c87609164e22b28ba0d435850fbdf82fc0c5",
-                "sha256:a9da45b748caad72ea4a4ed57e9cd382089f33c5ec330a804eb420a496fa760f",
-                "sha256:b160b9a99ecc6559d9e6d461b95c8eec21461b332f80267ad2c10394b9503496",
-                "sha256:b342064e647d099ca765f19672696ad50c953cac95b566af1492fd142283580f",
-                "sha256:b5e8590b9245803c849e09bae070a8e1ff444f45e3f0bed558dd722119eea724",
-                "sha256:bf75d5825ef47aa51d669b03ce635ecb84d69311e05eccea083f31c7570c9931",
-                "sha256:c01b59b33c7c3ba90744f2c695be571a3bd40ab2ba7f3d169ffa6db3cfba614f",
-                "sha256:d96a6a7d74af56feb11e9a443150216578ea07b7450f7c05df40eec90af7f4a7",
-                "sha256:dd0e3651d210068d13e18503d75aaa45656eef51ef0b261f891788589db2cc38",
-                "sha256:e167b9805de54367dcb2043519382be541117503ce99e3291cc9b41ca0a83557",
-                "sha256:e42029e184008a5fd3d819323345e25e2337b0ac7f5c135b7623308530209d57",
-                "sha256:f545c082eeb09ae678dd451a1b1dbf17babd8a0d7adea02897a76e639afca310",
-                "sha256:fde50062d67d805bc96f1a9ecc0d37bfc2a8f02b937d2c50824d186aa91f2419"
-            ],
-            "markers": "python_version < '3.11' and python_version >= '3.7'",
-            "version": "==1.21.2"
+                "sha256:043e83bfc274649c82a6f09836943e4a4aebe5e33656271c7dbf9621dd58b8ec",
+                "sha256:160ccc1bed3a8371bf0d760971f09bfe80a3e18646620e9ded0ad159d9749baa",
+                "sha256:188031f833bbb623637e66006cf75e933e00e7231f67e2b45cf8189612bb5dc3",
+                "sha256:28f15209fb535dd4c504a7762d3bc440779b0e37d50ed810ced209e5cea60d96",
+                "sha256:29fb3dcd0468b7715f8ce2c0c2d9bbbaf5ae686334951343a41bd8d155c6ea27",
+                "sha256:2a6ee9620061b2a722749b391c0d80a0e2ae97290f1b32e28d5a362e21941ee4",
+                "sha256:300321e3985c968e3ae7fbda187237b225f3ffe6528395a5b7a5407f73cf093e",
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+                "sha256:f41b018f126aac18583956c54544db437f25c7ee4794bcb23eb38bef8e5e192a",
+                "sha256:f8f4625536926a155b80ad2bbff44f8cc59e9f2ad14cdda7acf4c135b4dc8ff2",
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+            ],
+            "markers": "python_version < '3.10' and platform_machine != 'aarch64' and platform_machine != 'arm64'",
+            "version": "==1.21.3"
         },
         "pandas": {
             "hashes": [
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-                "sha256:3334a5a9eeaca953b9db1b2b165dcdc5180b5011f3bec3a57a3580c9c22eae68",
-                "sha256:37d63e78e87eb3791da7be4100a65da0383670c2b59e493d9e73098d7a879226",
-                "sha256:3f5020613c1d8e304840c34aeb171377dc755521bf5e69804991030c2a48aec3",
-                "sha256:45649503e167d45360aa7c52f18d1591a6d5c70d2f3a26bc90a3297a30ce9a66",
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-                "sha256:4def2ef2fb7fcd62f2aa51bacb817ee9029e5c8efe42fe527ba21f6a3ddf1a9f",
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-                "sha256:629138b7cf81a2e55aa29ce7b04c1cece20485271d1f6c469c6a0c03857db6a4",
-                "sha256:68408a39a54ebadb9014ee5a4fae27b2fe524317bc80adf56c9ac59e8f8ea431",
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-                "sha256:ebbed7312547a924df0cbe133ff1250eeb94cdff3c09a794dc991c5621c8c735",
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+                "sha256:003ba92db58b71a5f8add604a17a059f3068ef4e8c0c365b088468d0d64935fd",
+                "sha256:10e10a2527db79af6e830c3d5842a4d60383b162885270f8cffc15abca4ba4a9",
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+                "sha256:ec7e20258ecc5174029a0f391e1b948bf2906cd64c198a9b8b281b811cbc04de",
+                "sha256:ec9465dd69d5657b5d2fa6133b3e1e989ae27d29471a672416fd729b429eb554",
+                "sha256:f122ccd12fdc69628786d0c947bdd9cb2733be8f800d88b5a37c57f1f1d73c10",
+                "sha256:f99c0489258086308aad4ae57da9e8ecf9e1f3f30fa35d5e170b4d4896554d80",
+                "sha256:f9c51d9af9abb899bd34ace878fbec8bf357b3194a10c4e8e0a25512826ef056",
+                "sha256:fd76c47f20984b43d93de9a82011bb6e5f8325df6c9ed4d8310029a55fa361ea"
             ],
-            "version": "==1.12.1"
+            "markers": "python_version >= '2.7' and python_version not in '3.0, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4'",
+            "version": "==1.13.3"
         },
         "zipp": {
             "hashes": [
-                "sha256:957cfda87797e389580cb8b9e3870841ca991e2125350677b2ca83a0e99390a3",
-                "sha256:f5812b1e007e48cff63449a5e9f4e7ebea716b4111f9c4f9a645f91d579bf0c4"
+                "sha256:71c644c5369f4a6e07636f0aa966270449561fcea2e3d6747b8d23efaa9d7832",
+                "sha256:9fe5ea21568a0a70e50f273397638d39b03353731e6cbbb3fd8502a33fec40bc"
             ],
             "markers": "python_version >= '3.6'",
-            "version": "==3.5.0"
+            "version": "==3.6.0"
         }
     }
 }
diff --git a/README.md b/README.md
index 74bf75e..d08d3ef 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -9,15 +9,17 @@ http://www.collocations.de/AM/index.html
 
 # Installation
 
-**Prerequisites:** As of version v0.1.6, this module requires python version 3.8 or above.
+**Prerequisites:**
+- [pandas](https://pandas.pydata.org/)
+- [scipy](https://scipy.org/) (as of version v0.1.7)
 
-**Using pip:**
+**Installation using pip:**
 
     pip install association-measures
 
-**From Source:**
+**Installation from source (requires Cython):**
 
-    # Compile Cython code (requires Cython)
+    # Compile Cython code
     python setup.py build_ext --inplace
 
     # Cython already compiled
@@ -52,7 +54,7 @@ id
 5        arrived  2  15334    5  191998
 ```
 
-Combinations of both are possible, but you should make sure to include four independent values for each rows, and that all of the following equations hold:
+Combinations of both are possible, but you should make sure to include four independent values, and that all of the following equations hold:
 
 - f = O11
 - f1 = O11 + O12
@@ -115,15 +117,21 @@ You can thus `join` the results directly to the input.
 
 ## Association Measures
 
-As of version 0.1.6, the following association measures are supported:
-
-- z-score
-- t-score
-- mutual information
-- dice
-- log-likelihood
-- log-ratio
-- conservative log-ratio
+As of version 0.1.7, the following association measures are supported:
+
+- asymptotic hypothesis tests:
+  - z-score (`z_score`)
+  - t-score (`t_score`)
+  - log-likelihood (`log_likelihood`)
+  - simple-ll (`simple_ll`)
+- point estimates of association strength:
+  - log-ratio (`log_ratio`)
+  - Dice coefficient (`dice`)
+- information theory:
+  - mutual information (`mutual_information`)
+  - local MI (`local_mutual_information`)
+- conservative estimates:
+  - conservative log-ratio (`conservative_log_ratio`)
 
 You can either calculate specific measures:
 
@@ -144,12 +152,13 @@ or calculate all available measures:
 ```python3
 >>> df = am.calculate_measures(df)
 >>> df_am.head()
-               z_score   t_score      dice  log_likelihood  mutual_information  log_ratio  conservative_log_ratio
-appreciated   2.102442  0.840269  0.000130        2.448757            0.796611   3.526202                     0.0
-certain      -0.834636 -0.976603  0.000906       -0.829802           -0.136442  -0.486622                     0.0
-measuring     0.451726  0.361077  0.000130        0.191806            0.194551   0.718847                     0.0
-particularly -0.905150 -1.240035  0.000260       -1.059386           -0.273427  -0.965651                     0.0
-arrived       2.533018  1.131847  0.000261        3.879126            0.699701   2.941240                     0.0
+               z_score   t_score  log_likelihood  simple_ll      dice  log_ratio  mutual_information  local_mutual_information  conservative_log_ratio
+item
+appreciated   2.102442  0.840269        2.448757   1.987992  0.000130   3.526202            0.796611                  0.796611                     0.0
+certain      -0.834636 -0.976603       -0.829802  -0.769331  0.000906  -0.486622           -0.136442                 -0.955094                     0.0
+measuring     0.451726  0.361077        0.191806   0.173788  0.000130   0.718847            0.194551                  0.194551                     0.0
+particularly -0.905150 -1.240035       -1.059386  -0.988997  0.000260  -0.965651           -0.273427                 -0.546853                     0.0
+arrived       2.533018  1.131847        3.879126   3.243141  0.000261   2.941240            0.699701                  1.399402                     0.0
 ```
 
 # Development
@@ -172,13 +181,3 @@ make test
 # Coverage
 make coverage
 ```
-
-## Publish in PyPI
-
-```bash
-make test && make compile
-
-make build
-
-pipenv run twine upload dist/<PATH-TO-NEW-VERSION>.tar.gz
- ```
diff --git a/association_measures/measures.py b/association_measures/measures.py
index 3609ad5..073b325 100644
--- a/association_measures/measures.py
+++ b/association_measures/measures.py
@@ -5,7 +5,8 @@
 """
 
 
-from statistics import NormalDist  # requires python version >= 3.8
+# from statistics import NormalDist  # requires python version >= 3.8
+from scipy.stats import norm       # requires scipy
 import numpy as np
 
 from .binomial import choose
@@ -15,65 +16,164 @@
 CHOOSE = np.vectorize(choose)
 
 
-def phi(o, e):
+def list_measures():
     """
-    Calculate phi(o,e):=o*log(o/e) with lim_{o↓0} phi(o,e)=0
+    Return a dictionary of implemented measures (name: measure)
 
-    :param Series o: pd.Series of observed frequencies
-    :param Series e: pd.Series of expected frequencies
-    :return: phi
-    :rtype: pd.Series
+    :return: dictionary of measures
+    :rtype: dict
     """
 
-    np.seterr(divide='ignore')
+    return {
+        # asymptotic hypothesis tests
+        'z_score': z_score,
+        't_score': t_score,
+        'log_likelihood': log_likelihood,
+        'simple_ll': simple_ll,
+        # point estimates of association strength
+        'dice': dice,
+        'log_ratio': log_ratio,
+        # likelihood measures
+        # 'hypergeometric_likelihood': hypergeometric_likelihood,
+        # 'binomial_likelihood': binomial_likelihood,
+        # information theory
+        'mutual_information': mutual_information,
+        'local_mutual_information': local_mutual_information,
+        # conservative estimates
+        'conservative_log_ratio': conservative_log_ratio
+    }
 
-    values = o * np.log(o / e)
-    values[values.isna()] = 0    # NaNs where o=0 → phi=0
 
-    np.seterr(divide='warn')
+def calculate_measures(df, measures=None, freq=False):
+    """
+    Calculate a list of association measures. Defaults to all available
+    (and numerically stable) measures.
 
-    return values
+    :param pandas.DataFrame df: Dataframe with reasonably-named freq. signature
+    :param list measures: names of AMs (or AMs)
+    :param bool freq: also return frequency signatures?
 
+    :return: association measures
+    :rtype: pandas.DataFrame
+    """
+
+    # take (or create) appropriate columns
+    freq_columns = ['O11', 'O12', 'O21', 'O22', 'E11', 'E12', 'E21', 'E22']
+    if not set(freq_columns).issubset(set(df.columns)):
+        df_obs = observed_frequencies(df)
+        df_exp = expected_frequencies(df)
+        df = df_obs.join(df_exp)
+    else:
+        df = df[freq_columns].copy()
+
+    # select measures
+    ams_all = list_measures()
+    if measures is not None:
+        if isinstance(measures[0], str):
+            measures = [ams_all[k] for k in measures if k in ams_all.keys()]
+    else:
+        measures = [ams_all[k] for k in ams_all]
+
+    # calculate measures
+    for measure in measures:
+        df[measure.__name__] = measure(df)
+
+    if not freq:
+        df = df.drop(freq_columns, axis=1)
+
+    return df
+
+
+###############################
+# ASYMPTOTIC HYPOTHESIS TESTS #
+###############################
 
 def z_score(df):
     """
     Calculate z-score
 
-    :param DataFrame df: pd.DataFrame with columns O11 and E11
+    :param DataFrame df: DataFrame with columns O11 and E11
     :return: z-score
     :rtype: pd.Series
     """
+
     am = (df['O11'] - df['E11']) / np.sqrt(df['E11'])
+
     return am
 
 
-def t_score(df):
+def t_score(df, disc=.001):
     """
     Calculate t-score
 
     :param DataFrame df: pd.DataFrame with columns O11 and E11
+    :param float disc: discounting (or smoothing) parameter for O11 == 0
     :return: t-score
     :rtype: pd.Series
     """
 
-    am = (df['O11'] - df['E11']) / np.sqrt(df['O11'])
+    O11_disc = df['O11'].where(df['O11'] != 0, disc)
+    am = (df['O11'] - df['E11']) / np.sqrt(O11_disc)
+
     return am
 
 
-def mutual_information(df):
+def log_likelihood(df, signed=True):
     """
-    Calculate Mutual Information
+    Calculate log-likelihood
 
-    :param DataFrame df: pd.DataFrame with columns O11 and E11
-    :return: mutual information
+    :param DataFrame df: pd.DataFrame with columns O11, O12, O21, O22, E11, E12, E21, E22
+    :param bool signed: return negative values for rows with O11 < E11?
+    :return: log-likelihood
+    :rtype: pd.Series
+    """
+
+    # NB: discounting will not have any effect since term will be multiplied by original Oij = 0
+    O11_disc = df['O11'].where(df['O11'] != 0, 1)
+    O12_disc = df['O12'].where(df['O12'] != 0, 1)
+    O21_disc = df['O21'].where(df['O21'] != 0, 1)
+    O22_disc = df['O22'].where(df['O22'] != 0, 1)
+
+    ii = df['O11'] * np.log(O11_disc / df['E11'])
+    ij = df['O12'] * np.log(O12_disc / df['E12'])
+    ji = df['O21'] * np.log(O21_disc / df['E21'])
+    jj = df['O22'] * np.log(O22_disc / df['E22'])
+
+    am = 2 * (ii + ij + ji + jj)
+
+    if signed:
+        am = np.sign(df['O11'] - df['E11']) * am
+
+    return am
+
+
+def simple_ll(df, signed=True):
+    """
+    Calculate simple log-likelihood
+
+    :param DataFrame df: pd.DataFrame with columns O11, E11
+    :param bool signed: return negative values for rows with O11 < E11?
+    :return: simple log-likelihood
     :rtype: pd.Series
     """
 
-    am = np.log10(df['O11'] / df['E11'])
+    # NB: discounting will not have any effect since term will be multiplied by original O11 = 0
+    O11_disc = df['O11'].where(df['O11'] != 0, 1)
+
+    log_term = df['O11'] * np.log(O11_disc / df['E11'])
+
+    am = 2 * (log_term - (df['O11'] - df['E11']))
+
+    if signed:
+        am = np.sign(df['O11'] - df['E11']) * am
 
     return am
 
 
+###########################################
+# POINT ESTIMATES OF ASSOCIATION STRENGTH #
+###########################################
+
 def dice(df):
     """
     Calculate Dice coefficient
@@ -88,29 +188,32 @@ def dice(df):
     return am
 
 
-def log_likelihood(df, signed=True):
+def log_ratio(df, disc=.5):
     """
-    Calculate log-likelihood
+    Calculate log-ratio, a.k.a. relative risk
 
-    :param DataFrame df: pd.DataFrame with columns O11, O12, O21, O22, E11, E12, E21, E22
-    :param bool signed: return negative values for rows with O11 < E11?
-    :return: log-likelihood
+    :param DataFrame df: pd.DataFrame with columns O11, O12, O21, O22
+    :param float disc: discounting (or smoothing) parameter for O11 == 0 and O21 == 0
+    :return: log-ratio
     :rtype: pd.Series
     """
 
-    ii = phi(df['O11'], df['E11'])
-    ij = phi(df['O12'], df['E12'])
-    ji = phi(df['O21'], df['E21'])
-    jj = phi(df['O22'], df['E22'])
+    # questionable discounting according to Hardie (2014)
+    O11_disc = df['O11'].where(df['O11'] != 0, disc)
+    O21_disc = df['O21'].where(df['O21'] != 0, disc)
 
-    am = 2 * (ii + ij + ji + jj)
+    R1 = df['O11'] + df['O12']
+    R2 = df['O21'] + df['O22']
 
-    if signed:
-        am = np.sign(df['O11'] - df['E11']) * am
+    am = np.log2((O11_disc / O21_disc) / (R1 / R2))
 
     return am
 
 
+#######################
+# LIKELIHOOD MEASURES #
+#######################
+
 def hypergeometric_likelihood(df):
     """
     Calculate hypergeometric-likelihood
@@ -144,7 +247,7 @@ def binomial_likelihood(df):
     """
 
     df = df.astype(
-        {'O11': 'int32', 'O12': 'int32', 'O21': 'int32', 'O22': 'int32'}
+        {'O11': 'int32', 'O12': 'int32', 'O21': 'int32', 'O22': 'int32', 'E11': 'int32'}
     )
 
     N = df['O11'] + df['O12'] + df['O21'] + df['O22']
@@ -159,61 +262,59 @@ def binomial_likelihood(df):
     return am
 
 
-def log_ratio(df, disc=.5):
-    """
-    Calculate log-ratio, a.k.a. relative risk
+##########################
+# CONSERVATIVE ESTIMATES #
+##########################
 
-    :param DataFrame df: pd.DataFrame with columns O11, O12, O21, O22
-    :return: log-ratio
-    :rtype: pd.Series
-    """
-
-    # questionable discounting according to Hardie (2014)
-    O21_disc = df['O21'].where(df['O21'] != 0, disc)
-
-    R1 = df['O11'] + df['O12']
-    R2 = df['O21'] + df['O22']
-
-    am = np.log2((df['O11'] / O21_disc) / (R1 / R2))
-
-    return am
-
-
-def conservative_log_ratio(df, alpha=.01, correct=True, disc=.5, one_sided=False):
+def conservative_log_ratio(df, alpha=.01, correct='Bonferroni', disc=.5, one_sided=False):
     """
     Calculate conservative log-ratio, i.e. the binary logarithm of the
     lower bound of the confidence interval of relative risk at the
     (Bonferroni-corrected) confidence level.
 
     :param DataFrame df: pd.DataFrame with columns O11, O12, O21, O22
+    :param float alpha: significance level
+    :param str correct: correction type for several tests (None | "Bonferroni" | "Sidak")
+    :param float disc: discounting (or smoothing) parameter for O11 == 0 and O21 == 0
+    :param bool one_sided: calculate one- or two-sided confidence interval
+
     :return: conservative log-ratio
     :rtype: pd.Series
 
     """
 
     # questionable discounting according to Hardie (2014)
+    O11_disc = df['O11'].where(df['O11'] != 0, disc)
     O21_disc = df['O21'].where(df['O21'] != 0, disc)
 
     # compute natural logarithm of relative risk
     # so we can use estimate for standard error of log(RR)
     R1 = df['O11'] + df['O12']
     R2 = df['O21'] + df['O22']
-    lrr = np.log((df['O11'] / O21_disc) / (R1 / R2))
+    lrr = np.log((O11_disc / O21_disc) / (R1 / R2))
 
-    # Bonferroni correction
-    if correct:
+    # Bonferroni or Sidak correction
+    if isinstance(correct, str):
         vocab = (df['O11'] >= 1).sum()
-        alpha /= vocab
+        if correct == 'Bonferroni':
+            alpha /= vocab
+        elif correct == "Sidak":
+            alpha = 1 - (1 - alpha) ** (1 / vocab)
+        else:
+            raise ValueError('parameter "correct" should either be "Bonferroni" or "Sidak".')
+    elif correct is None:
+        pass
+    else:
+        raise ValueError('parameter "correct" should either be None or a string.')
 
     # get respective quantile of normal distribution
     if not one_sided:
         alpha /= 2
-    z_factor = NormalDist().inv_cdf(1 - alpha)
+    # z_factor = NormalDist().inv_cdf(1 - alpha)
+    z_factor = norm.ppf(1 - alpha)
 
     # asymptotic standard deviation of log(RR) according to Wikipedia
-    R1 = df['O11'] + df['O12']
-    R2 = df['O21'] + df['O22']
-    lrr_sd = np.sqrt(1/df['O11'] + 1/O21_disc - 1/R1 - 1/R2)
+    lrr_sd = np.sqrt(1/O11_disc + 1/O21_disc - 1/R1 - 1/R2)
 
     # calculate and apply appropriate boundary
     ci_min = (lrr - lrr_sd * z_factor).clip(lower=0)
@@ -221,63 +322,42 @@ def conservative_log_ratio(df, alpha=.01, correct=True, disc=.5, one_sided=False
     clrr = ci_min.where(lrr >= 0, ci_max)
 
     # adjust to binary logarithm
-    clrr = clrr / np.log(2)
+    clrr /= np.log(2)
 
     return clrr
 
 
-def list_measures():
-    """ return a dictionary of implemented measures (name: measure)
+######################
+# INFORMATION THEORY #
+######################
 
-    :return: dictionary of measures
-    :rtype: dict
+def mutual_information(df, disc=.001):
     """
+    Calculate Mutual Information
 
-    return {
-        'z_score': z_score,
-        't_score': t_score,
-        'dice': dice,
-        'log_likelihood': log_likelihood,
-        'mutual_information': mutual_information,
-        'log_ratio': log_ratio,
-        'conservative_log_ratio': conservative_log_ratio
-    }
-
-
-def calculate_measures(df, measures=None, freq=False):
+    :param DataFrame df: pd.DataFrame with columns O11 and E11
+    :param float disc: discounting (or smoothing) parameter for O11 == 0
+    :return: mutual information
+    :rtype: pd.Series
     """
-    Calculate a list of association measures. Defaults to all available measures.
 
-    :param pandas.DataFrame df: Dataframe with reasonably-named freq. signature
-    :param list measures: names of AMs (or AMs)
-    :param bool freq: return frequency signatures?
-
-    :return: association measures
-    :rtype: pandas.DataFrame
-    """
+    O11_disc = df['O11'].where(df['O11'] != 0, disc)
+    am = np.log10(O11_disc / df['E11'])
 
-    ams_all = list_measures()
-    freq_columns = ['O11', 'O12', 'O21', 'O22', 'E11', 'E12', 'E21', 'E22']
+    return am
 
-    # take (or create) appropriate columns
-    if not (df.columns.isin(freq_columns)).all():
-        df_obs = observed_frequencies(df)
-        df_exp = expected_frequencies(df)
-        df = df_obs.join(df_exp)
-    df = df[freq_columns]
 
-    # select measures
-    if measures is not None:
-        if isinstance(measures[0], str):
-            measures = [ams_all[k] for k in measures if k in ams_all.keys()]
-    else:
-        measures = [ams_all[k] for k in ams_all]
+def local_mutual_information(df):
+    """
+    Calculate Local Mutual Information
 
-    # calculate measures
-    for measure in measures:
-        df[measure.__name__] = measure(df)
+    :param DataFrame df: pd.DataFrame with columns O11 and E11
+    :return: mutual information
+    :rtype: pd.Series
+    """
 
-    if not freq:
-        df = df.drop(freq_columns, axis=1)
+    # NB: discouting will not have any effect since term will be multiplied by original O11 = 0
+    O11_disc = df['O11'].where(df['O11'] != 0, 1)
+    am = df['O11'] * np.log10(O11_disc / df['E11'])
 
-    return df
+    return am
diff --git a/association_measures/version.py b/association_measures/version.py
index f1938a9..640e0f5 100644
--- a/association_measures/version.py
+++ b/association_measures/version.py
@@ -2,5 +2,5 @@
 Association measures are mathematical formulae that interpret cooccurrence frequency data.
 """
 
-VERSION = (0, 1, 6)
+VERSION = (0, 1, 7)
 __version__ = '.'.join(map(str, VERSION))
diff --git a/setup.py b/setup.py
index 39151bf..f5690c7 100644
--- a/setup.py
+++ b/setup.py
@@ -14,11 +14,12 @@
 URL = 'https://github.com/fau-klue/pandas-association-measures'
 EMAIL = 'markus@martialblog.de'
 AUTHOR = 'Markus Opolka'
-REQUIRES_PYTHON = '>=3.8'
+REQUIRES_PYTHON = '>=3.6'
 VERSION = None
 
 REQUIRED = [
-    'pandas'
+    'pandas',
+    'scipy'
 ]
 
 here = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
@@ -112,6 +113,8 @@ def run(self):
         'License :: OSI Approved :: MIT License',
         'Programming Language :: Python',
         'Programming Language :: Python :: 3',
+        'Programming Language :: Python :: 3.6',
+        'Programming Language :: Python :: 3.7',
         'Programming Language :: Python :: 3.8',
         'Programming Language :: Python :: 3.9',
         'Programming Language :: Cython',
diff --git a/tests/conftest.py b/tests/conftest.py
index b6b3088..78c5b2d 100644
--- a/tests/conftest.py
+++ b/tests/conftest.py
@@ -45,15 +45,10 @@ def random_dataframe():
 
 @pytest.fixture(scope='function')
 def zero_dataframe():
-    """ Sample DataFrame with zero data """
-    df = pd.DataFrame({'O11': np.zeros(10),
-                       'O12': np.zeros(10),
-                       'O21': np.zeros(10),
-                       'O22': np.zeros(10),
-                       'E11': np.zeros(10),
-                       'E12': np.zeros(10),
-                       'E21': np.zeros(10),
-                       'E22': np.zeros(10)})
+    """ Sample DataFrame with lots of zeros """
+
+    df = pd.read_csv("tests/df-zeros.tsv", index_col=0,
+                     sep="\t", quoting=3, keep_default_na=False)
 
     return df
 
diff --git a/tests/df-zeros.tsv b/tests/df-zeros.tsv
new file mode 100644
index 0000000..5cdbd65
--- /dev/null
+++ b/tests/df-zeros.tsv
@@ -0,0 +1,6285 @@
+item	O11	O12	O21	O22
+die	13765	136035	0	22858
+sie	7700	142100	109	22749
+eine	2099	147701	0	22858
+--	1614	148186	0	22858
+diese	924	148876	0	22858
+daß	1085	148715	8	22850
+Dr.	853	148947	0	22858
+Beifall	670	149130	0	22858
+CDU	650	149150	2	22856
+CSU	635	149165	2	22856
+SPD	632	149168	2	22856
+D.	510	149290	0	22858
+F.	505	149295	0	22858
+]:	479	149321	0	22858
+ihre	470	149330	0	22858
+/	1007	148793	32	22826
+P.	512	149288	2	22856
+Herr	732	149068	16	22842
+Abgeordnete	377	149423	0	22858
+Bündnis	367	149433	0	22858
+meine	357	149443	0	22858
+sagen	491	149309	6	22852
+90	343	149457	0	22858
+[	698	149102	23	22835
+bei	1357	148443	85	22773
+Grünen	350	149450	2	22856
+keine	276	149524	0	22858
+unsre	259	149541	0	22858
+PDS	223	149577	0	22858
+Dame	219	149581	0	22858
+Wolfgang	185	149615	0	22858
+Kollege	247	149553	3	22855
+)	1827	147973	167	22691
+Arbeitsplatz	164	149636	0	22858
+Land	309	149491	8	22850
+Zuruf	150	149650	0	22858
+(	1758	148042	166	22692
+ander	138	149662	0	22858
+Gesetzentwurf	137	149663	0	22858
+Ausschuss	136	149664	0	22858
+Drucksache	131	149669	0	22858
+dies	129	149671	0	22858
+seine	121	149679	0	22858
+haben	1760	148040	174	22684
+Fraktion	114	149686	0	22858
+Fischer	114	149686	0	22858
+Bundesregierung	161	149639	2	22856
+Peter	111	149689	0	22858
+DM	103	149697	0	22858
+Antrag	103	149697	0	22858
+Norbert	102	149698	0	22858
+;	258	149542	10	22848
+,	7870	141930	1016	21842
+Beratung	95	149705	0	22858
+Klaus	93	149707	0	22858
+Frau	177	149623	5	22853
+Vorschlag	86	149714	0	22858
+andere	83	149717	0	22858
+Prozent	125	149675	2	22856
+einmal	208	149592	8	22850
+Deutschland	208	149592	8	22850
+letzt	81	149719	0	22858
+jede	79	149721	0	22858
+zweit	78	149722	0	22858
+Bundesrepublik	77	149723	0	22858
+Frankfurt	75	149725	0	22858
+Koalition	73	149727	0	22858
+Jahr	295	149505	17	22841
+Beschlußempfehlung	71	149729	0	22858
+zustimmen	70	149730	0	22858
+Michael	70	149730	0	22858
+Geis	70	149730	0	22858
+Dieter	70	149730	0	22858
+bitten	69	149731	0	22858
+Abstimmung	69	149731	0	22858
+Kollegin	111	149689	2	22856
+Pflegeversicherung	67	149733	0	22858
+reden	109	149691	2	22856
+Stimme	65	149735	0	22858
+Regierung	65	149735	0	22858
+Joseph	65	149735	0	22858
+Debatte	65	149735	0	22858
+diejenige	64	149736	0	22858
+Präsident	63	149737	0	22858
+Abg.	62	149738	0	22858
+Regelung	61	149739	0	22858
+Köln	61	149739	0	22858
+Verantwortung	60	149740	0	22858
+Otto	60	149740	0	22858
+Fuchs	60	149740	0	22858
+Bürger	59	149741	0	22858
+wollen	421	149379	33	22825
+Bundestag	58	149742	0	22858
+solche	57	149743	0	22858
+Unrecht	57	149743	0	22858
+Zwischenfrage	56	149744	0	22858
+Opposition	56	149744	0	22858
+Manfred	56	149744	0	22858
+Graf	56	149744	0	22858
+000	56	149744	0	22858
+Vermittlungsausschuss	55	149745	0	22858
+Rudolf	55	149745	0	22858
+Milliarde	55	149745	0	22858
+Horst	55	149745	0	22858
+Hans	55	149745	0	22858
+DDR	55	149745	0	22858
+Wort	135	149665	5	22853
+Situation	54	149746	0	22858
+Leistung	54	149746	0	22858
+Helmut	54	149746	0	22858
+Siegfried	53	149747	0	22858
+Bundeskanzler	53	149747	0	22858
+deswegen	92	149708	2	22856
+Arbeit	91	149709	2	22856
+Änderung	51	149749	0	22858
+Bundesland	51	149749	0	22858
+Gruppe	50	149750	0	22858
+Gesetz	140	149660	6	22852
+annehmen	49	149751	0	22858
+Weg	49	149751	0	22858
+Entschließungsantrag	49	149751	0	22858
+Arbeitslosigkeit	49	149751	0	22858
+sozial	102	149698	3	22855
+Kosten	48	149752	0	22858
+müssen	534	149266	49	22809
+Bund	85	149715	2	22856
+Änderungsantrag	46	149754	0	22858
+vorlegen	46	149754	0	22858
+Widerspruch	46	149754	0	22858
+Wenn	46	149754	0	22858
+Lache	46	149754	0	22858
+Beschäftigung	46	149754	0	22858
+Anke	46	149754	0	22858
+darum	45	149755	0	22858
+Jahreswirtschaftsbericht	45	149755	0	22858
+Gerhard	45	149755	0	22858
+1996	45	149755	0	22858
+deutsch	156	149644	8	22850
+sowie	177	149623	10	22848
+Hornung	44	149756	0	22858
+hören	82	149718	2	22856
+Politik	82	149718	2	22856
+senken	43	149757	0	22858
+Müller	43	149757	0	22858
+Entschädigung	43	149757	0	22858
+wahr	42	149758	0	22858
+drei	42	149758	0	22858
+Bundesrat	42	149758	0	22858
+Grundstück	79	149721	2	22856
+Ulrich	41	149759	0	22858
+Rolf	41	149759	0	22858
+Rede	41	149759	0	22858
+Mehrheit	41	149759	0	22858
+Kompromiss	41	149759	0	22858
+Finanzierung	41	149759	0	22858
+viele	116	149684	5	22853
+bisher	40	149760	0	22858
+Staatsangehörigkeit	40	149760	0	22858
+Kleinert	40	149760	0	22858
+Hermann	40	149760	0	22858
+Bernd	40	149760	0	22858
+Ausländer	40	149760	0	22858
+Arbeitnehmer	40	149760	0	22858
+wenige	39	149761	0	22858
+Mauer	39	149761	0	22858
+Jürgen	39	149761	0	22858
+Aktionsprogramm	39	149761	0	22858
+endlich	75	149725	2	22856
+Steuer	38	149762	0	22858
+Lambsdorff	38	149762	0	22858
+Investition	38	149762	0	22858
+Heiterkeit	38	149762	0	22858
+Enthaltung	38	149762	0	22858
+Betroffene	38	149762	0	22858
+25	38	149762	0	22858
+bereit	37	149763	0	22858
+Schmidt	37	149763	0	22858
+Ministerpräsident	37	149763	0	22858
+gestatten	36	149764	0	22858
+Zustimmung	36	149764	0	22858
+Schäuble	36	149764	0	22858
+Gegenprobe	36	149764	0	22858
+Chance	36	149764	0	22858
+deshalb	72	149728	2	22856
+hier	361	149439	32	22826
+nämlich	85	149715	3	22855
+nicht	1317	148483	155	22703
+verhindern	35	149765	0	22858
+verehrt	35	149765	0	22858
+ehemalig	35	149765	0	22858
+Werner	35	149765	0	22858
+Häfner	35	149765	0	22858
+Hanf	35	149765	0	22858
+Gemeinde	35	149765	0	22858
+Einbürgerung	35	149765	0	22858
+Andrea	35	149765	0	22858
+vorschlagen	34	149766	0	22858
+eingebracht	34	149766	0	22858
+dritt	34	149766	0	22858
+Präsidentin	34	149766	0	22858
+Enteignung	34	149766	0	22858
+einzig	33	149767	0	22858
+Mauergrundstück	33	149767	0	22858
+Günter	33	149767	0	22858
+Gewerkschaft	33	149767	0	22858
+Ernst	33	149767	0	22858
+Einheit	33	149767	0	22858
+Aussprache	33	149767	0	22858
+Aufgabe	33	149767	0	22858
+Arbeitslose	33	149767	0	22858
+Anbau	33	149767	0	22858
+13	33	149767	0	22858
+ansprechen	32	149768	0	22858
+Reform	32	149768	0	22858
+Partei	32	149768	0	22858
+Kommune	32	149768	0	22858
+Ende	32	149768	0	22858
+Baden-Württemberg	32	149768	0	22858
+übernehmen	31	149769	0	22858
+erwarten	31	149769	0	22858
+Detlef	31	149769	0	22858
+wirtschaftlich	30	149770	0	22858
+hinweisen	30	149770	0	22858
+finanziell	30	149770	0	22858
+Seehofer	30	149770	0	22858
+Schleswig-Holstein	30	149770	0	22858
+Rückgabe	30	149770	0	22858
+Million	89	149711	4	22854
+Wirtschaft	64	149736	2	22856
+übrig	29	149771	0	22858
+nächst	29	149771	0	22858
+damals	29	149771	0	22858
+Zukunft	29	149771	0	22858
+Staatsangehörigkeitsrecht	29	149771	0	22858
+Scharping	29	149771	0	22858
+Kurzintervention	29	149771	0	22858
+Koalitionsfraktion	29	149771	0	22858
+Hacker	29	149771	0	22858
+Betrieb	29	149771	0	22858
+Argument	29	149771	0	22858
+brauchen	76	149724	3	22855
+politisch	63	149737	2	22856
+doppelt	28	149772	0	22858
+Senatorin	28	149772	0	22858
+Position	28	149772	0	22858
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+Entsendegesetz	18	149782	0	22858
+Eckart	18	149782	0	22858
+Bezug	18	149782	0	22858
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+Tat	17	149783	0	22858
+Struck	17	149783	0	22858
+Sonntag-Wolgast	17	149783	0	22858
+Reinhold	17	149783	0	22858
+München	17	149783	0	22858
+Luft	17	149783	0	22858
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+steuerlich	16	149784	0	22858
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+geehrt	16	149784	0	22858
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+Landwirt	15	149785	0	22858
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+Frist	15	149785	0	22858
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+Angebot	15	149785	0	22858
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+Einsparung	14	149786	0	22858
+Anteil	14	149786	0	22858
+Angst	14	149786	0	22858
+in	2498	147302	341	22517
+um	334	149466	37	22821
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+Jelpke	13	149787	0	22858
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+verstehen	46	149754	3	22855
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+Entwicklung	37	149763	3	22855
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+hierzu	4	149796	0	22858
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+gleichwohl	4	149796	0	22858
+gewiss	4	149796	0	22858
+genausogut	4	149796	0	22858
+gegeben	4	149796	0	22858
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+Rückkauf	3	149797	0	22858
+Routine	3	149797	0	22858
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+Paragraph	3	149797	0	22858
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+Offenbarungseid	3	149797	0	22858
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+Nachbar	3	149797	0	22858
+Motiv	3	149797	0	22858
+Modernisierungsdefizit	3	149797	0	22858
+Ministerpräsidentenkonferenz	3	149797	0	22858
+Mecklenburg-Vorpommern	3	149797	0	22858
+Maßstab	3	149797	0	22858
+Maastricht-Vertrag	3	149797	0	22858
+Lüge	3	149797	0	22858
+Lohnsteigerung	3	149797	0	22858
+Lohnausgleich	3	149797	0	22858
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+Landtag	3	149797	0	22858
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+Kündigungsschutz	3	149797	0	22858
+Kultur	3	149797	0	22858
+Krokodilsträne	3	149797	0	22858
+Kriminalisierung	3	149797	0	22858
+Kriegs-	3	149797	0	22858
+Krankheitsfall	3	149797	0	22858
+Krankenhausausgabe	3	149797	0	22858
+Kostenkrise	3	149797	0	22858
+Konkurrenz	3	149797	0	22858
+Konjunktur	3	149797	0	22858
+KompromißBereitschaft	3	149797	0	22858
+Kompetenz	3	149797	0	22858
+Kompensation	3	149797	0	22858
+Kohlesubvention	3	149797	0	22858
+Kohlepfennig	3	149797	0	22858
+Koalitionsantrag	3	149797	0	22858
+Klima	3	149797	0	22858
+Kernfrage	3	149797	0	22858
+Kaufpreis	3	149797	0	22858
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+Absturz	2	149798	0	22858
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+.	5659	144141	842	22016
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+Günther	28	149772	3	22855
+Frage	151	149649	20	22838
+schwierig	20	149780	2	22856
+entscheiden	20	149780	2	22856
+Sache	50	149750	6	22852
+werden	1333	148467	195	22663
+mehr	239	149561	33	22825
+wünschen	19	149781	2	22856
+gern	19	149781	2	22856
+Union	19	149781	2	22856
+fragen	56	149744	7	22851
+notwendig	41	149759	5	22853
+lang	41	149759	5	22853
+gemeinsam	48	149752	6	22852
+ab	69	149731	9	22849
+vernünftig	33	149767	4	22854
+sorgen	18	149782	2	22856
+genauso	18	149782	2	22856
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+lösen	25	149775	3	22855
+gegenüber	25	149775	3	22855
+gegen	95	149705	13	22845
+schwer	17	149783	2	22856
+persönlich	17	149783	2	22856
+grundsätzlich	17	149783	2	22856
+gleichzeitig	17	149783	2	22856
+fast	17	149783	2	22856
+erneut	17	149783	2	22856
+durchsetzen	17	149783	2	22856
+Umwelt	17	149783	2	22856
+Rahmenbedingung	17	149783	2	22856
+Parlament	17	149783	2	22856
+Papier	17	149783	2	22856
+Gespräch	17	149783	2	22856
+Erfahrung	17	149783	2	22856
+Abs.	17	149783	2	22856
+erinnern	24	149776	3	22855
+Maßnahme	31	149769	4	22854
+gar	66	149734	9	22849
+machen	290	149510	42	22816
+sicherlich	16	149784	2	22856
+insgesamt	16	149784	2	22856
+indem	16	149784	2	22856
+beginnen	16	149784	2	22856
+Integration	23	149777	3	22855
+Hand	23	149777	3	22855
+bitte	64	149736	9	22849
+dafür	111	149689	16	22842
+vier	22	149778	3	22855
+inzwischen	15	149785	2	22856
+gelingen	15	149785	2	22856
+akzeptieren	15	149785	2	22856
+Cem	15	149785	2	22856
+sogar	42	149758	6	22852
+vor	229	149571	34	22824
+ohne	75	149725	11	22847
+Geld	48	149752	7	22851
+dort	68	149732	10	22848
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+50	21	149779	3	22855
+führen	61	149739	9	22849
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+schlimm	14	149786	2	22856
+morgen	14	149786	2	22856
+durchaus	14	149786	2	22856
+betreiben	14	149786	2	22856
+ausschließen	14	149786	2	22856
+Haushalt	14	149786	2	22856
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+Georg	20	149780	3	22855
+von	1200	148600	183	22675
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+bisherig	13	149787	2	22856
+bewegen	13	149787	2	22856
+ausgehen	13	149787	2	22856
+Gefahr	13	149787	2	22856
+Gedanke	13	149787	2	22856
+konkret	26	149774	4	22854
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+melden	19	149781	3	22855
+Stufe	19	149781	3	22855
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+gemäß	12	149788	2	22856
+demokratisch	12	149788	2	22856
+Verhältnis	12	149788	2	22856
+März	12	149788	2	22856
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+einzeln	18	149782	3	22855
+Eindruck	18	149782	3	22855
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+Anspruch	29	149771	5	22853
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+intensiv	10	149790	2	22856
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+beziehen	10	149790	2	22856
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+befinden	10	149790	2	22856
+anfangen	10	149790	2	22856
+Zusammenarbeit	10	149790	2	22856
+Juni	10	149790	2	22856
+Gottfried	10	149790	2	22856
+Gelegenheit	10	149790	2	22856
+gehören	70	149730	12	22846
+besonders	27	149773	5	22853
+oh	15	149785	3	22855
+Ordnung	15	149785	3	22855
+natürlich	81	149719	14	22844
+dürfen	99	149701	17	22841
+Beitrag	38	149762	7	22851
+schlicht	9	149791	2	22856
+recht	9	149791	2	22856
+mittlerweile	9	149791	2	22856
+halb	9	149791	2	22856
+ergeben	9	149791	2	22856
+dienen	9	149791	2	22856
+bewerten	9	149791	2	22856
+Professor	9	149791	2	22856
+Kern	9	149791	2	22856
+Auseinandersetzung	9	149791	2	22856
+liegen	92	149708	16	22842
+Problem	104	149696	18	22840
+rein	14	149786	3	22855
+laufen	14	149786	3	22855
+bestätigen	14	149786	3	22855
+Grenze	14	149786	3	22855
+wieder	127	149673	22	22836
+umsetzen	19	149781	4	22854
+Grundlage	19	149781	4	22854
+warum	65	149735	12	22846
+wiederum	8	149792	2	22856
+verkünden	8	149792	2	22856
+vergessen	8	149792	2	22856
+erwerben	8	149792	2	22856
+danach	8	149792	2	22856
+beantworten	8	149792	2	22856
+ansonsten	8	149792	2	22856
+acht	8	149792	2	22856
+Umgang	8	149792	2	22856
+Rat	8	149792	2	22856
+Bestandteil	8	149792	2	22856
+30	8	149792	2	22856
+12	8	149792	2	22856
+aber	436	149364	72	22786
+vorher	13	149787	3	22855
+trotzdem	13	149787	3	22855
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+lieber	13	149787	3	22855
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+zeigen	41	149759	8	22850
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+unterscheiden	7	149793	2	22856
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+Hektar	7	149793	2	22856
+Handeln	7	149793	2	22856
+Gott	7	149793	2	22856
+Einhaltung	7	149793	2	22856
+Bundesverfassungsgericht	7	149793	2	22856
+Anfrage	7	149793	2	22856
+9	7	149793	2	22856
+zwischen	56	149744	11	22847
+wer	157	149643	28	22830
+möglich	33	149767	7	22851
+Grund	73	149727	14	22844
+ändern	22	149778	5	22853
+Programm	22	149778	5	22853
+wo	67	149733	13	22845
+zurück	27	149773	6	22852
+darstellen	16	149784	4	22854
+weit	124	149676	23	22835
+weitgehend	11	149789	3	22855
+reichen	11	149789	3	22855
+einsetzen	11	149789	3	22855
+Verkehr	11	149789	3	22855
+schließen	21	149779	5	22853
+Stunde	21	149779	5	22853
+Leute	21	149779	5	22853
+allerdings	37	149763	8	22850
+4	26	149774	6	22852
+lesen	42	149758	9	22849
+verfassungsrechtlich	6	149794	2	22856
+steigend	6	149794	2	22856
+orientieren	6	149794	2	22856
+neun	6	149794	2	22856
+mehrere	6	149794	2	22856
+mangelnd	6	149794	2	22856
+inhaltlich	6	149794	2	22856
+hoffentlich	6	149794	2	22856
+eng	6	149794	2	22856
+besitzen	6	149794	2	22856
+beobachten	6	149794	2	22856
+ausschließlich	6	149794	2	22856
+aufmerksam	6	149794	2	22856
+Vergangenheit	6	149794	2	22856
+Politiker	6	149794	2	22856
+Eingriff	6	149794	2	22856
+Dezember	6	149794	2	22856
+und	2880	146920	460	22398
+tatsächlich	15	149785	4	22854
+ständig	20	149780	5	22853
+Monat	20	149780	5	22853
+Erklärung	20	149780	5	22853
+10	20	149780	5	22853
+zuletzt	10	149790	3	22855
+rund	10	149790	3	22855
+richten	10	149790	3	22855
+nachdem	10	149790	3	22855
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+der	0	149800	1463	21395
diff --git a/tests/test_measures.py b/tests/test_measures.py
index 8bbc235..5a16d0d 100644
--- a/tests/test_measures.py
+++ b/tests/test_measures.py
@@ -1,6 +1,4 @@
 import pytest
-from pandas import Series
-from pandas.testing import assert_series_equal
 from numpy import isnan
 
 
@@ -8,34 +6,6 @@
 import association_measures.frequencies as fq
 
 
-###########
-# Helpers #
-###########
-
-@pytest.mark.helpers
-def test_phi():
-
-    o = Series([4, 3, 2, 1])
-    e = Series([1, 2, 3, 4])
-
-    expected = Series([5.545177, 1.216395, -0.810930, -1.386294])
-    actual = am.phi(o, e)
-
-    assert_series_equal(actual, expected)
-
-
-@pytest.mark.helpers
-def test_phi_zero():
-
-    o = Series([0, 0, 0, 0])
-    e = Series([0, 0, 0, 0])
-
-    expected = Series([0.0, 0.0, 0.0, 0.0])
-    actual = am.phi(o, e)
-
-    assert_series_equal(actual, expected)
-
-
 ######
 # MI #
 ######
@@ -44,8 +14,8 @@ def test_phi_zero():
 def test_mutual_information_single(fixed_dataframe):
 
     df = fixed_dataframe
-    m = df.apply(am.mutual_information, axis=1)
-    assert m[0] == 1.0
+    df_ams = am.mutual_information(df)
+    assert df_ams[0] == 1.0
 
 
 @pytest.mark.mi
@@ -71,7 +41,45 @@ def test_mutual_information_zero(zero_dataframe):
 
     df = zero_dataframe
     df_ams = am.calculate_measures(df, ['mutual_information'])
-    assert isnan(df_ams['mutual_information'].iloc[0])
+    assert df_ams['mutual_information'].iloc[0] == 0.06167489255030763
+
+
+############
+# LOCAL MI #
+############
+
+@pytest.mark.local_mi
+def test_local_mi_single(fixed_dataframe):
+
+    df = fixed_dataframe
+    df_ams = am.local_mutual_information(df)
+    assert df_ams[0] == 10.0
+
+
+@pytest.mark.local_mi
+def test_local_mi(fixed_dataframe):
+
+    df = fixed_dataframe
+    df_ams = am.calculate_measures(df, ['local_mutual_information'])
+    assert df_ams['local_mutual_information'][0] == 10.0
+
+
+@pytest.mark.local_mi
+@pytest.mark.invalid
+def test_local_mi_invalid(invalid_dataframe):
+
+    df = invalid_dataframe
+    with pytest.raises(ValueError):
+        am.calculate_measures(df, ['local_mutual_information'])
+
+
+@pytest.mark.local_mi
+@pytest.mark.zero
+def test_local_mi_zero(zero_dataframe):
+
+    df = zero_dataframe
+    df_ams = am.calculate_measures(df, ['local_mutual_information'], freq=True)
+    assert df_ams['local_mutual_information'].iloc[0] == 848.9548959549845
 
 
 ########
@@ -101,7 +109,7 @@ def test_dice_invalid(invalid_dataframe):
 def test_dice_zero(zero_dataframe):
     df = zero_dataframe
     df_ams = am.calculate_measures(df, ['dice'])
-    assert isnan(df_ams['dice'].iloc[0])
+    df_ams['dice'][0] == 0.16831229174945742
 
 
 ##########
@@ -112,7 +120,7 @@ def test_dice_zero(zero_dataframe):
 def test_t_score_single(fixed_dataframe):
 
     df = fixed_dataframe
-    m = df.apply(am.t_score, axis=1)
+    m = am.t_score(df)
     assert m[0] == 2.846049894151541
 
 
@@ -132,12 +140,13 @@ def test_t_score_invalid(invalid_dataframe):
         am.calculate_measures(df, ['t_score'])
 
 
+@pytest.mark.now
 @pytest.mark.t_score
 @pytest.mark.zero
 def test_t_score_zero(zero_dataframe):
     df = zero_dataframe
     df_ams = am.calculate_measures(df, ['t_score'])
-    assert isnan(df_ams['t_score'].iloc[0])
+    df_ams['t_score'][0] == 15.532438056926377
 
 
 ##########
@@ -165,7 +174,7 @@ def test_z_score_nan(invalid_dataframe):
 def test_z_score_zero(zero_dataframe):
     df = zero_dataframe
     df_ams = am.calculate_measures(df, ['z_score'])
-    assert isnan(df_ams['z_score'].iloc[0])
+    df_ams['z_score'].iloc[0] == 16.675431342469118
 
 
 #################
@@ -192,8 +201,28 @@ def test_log_likelihood_invalid(invalid_dataframe):
 @pytest.mark.zero
 def test_log_likelihood_zero(zero_dataframe):
     df = zero_dataframe
-    df_ams = am.calculate_measures(df, ['log_likelihood'])
-    assert df_ams['log_likelihood'].iloc[0] == 0.0
+    df_ams = am.calculate_measures(df, ['log_likelihood'], freq=True)
+    assert round(df_ams['log_likelihood'].iloc[0], 5) == 4087.27683
+
+
+#############
+# SIMPLE LL #
+#############
+
+@pytest.mark.simple_ll
+def test_simple_ll(fixed_dataframe):
+
+    df = fixed_dataframe
+    df_ams = am.calculate_measures(df, ['simple_ll'])
+    assert df_ams['simple_ll'][0] == 28.05170185988092
+
+
+@pytest.mark.simple_ll
+@pytest.mark.zero
+def test_simple_ll_zero(zero_dataframe):
+    df = zero_dataframe
+    df_ams = am.calculate_measures(df, ['simple_ll'], freq=True)
+    assert df_ams['simple_ll'].iloc[0] == 264.9157890046413
 
 
 #############################
@@ -225,8 +254,9 @@ def test_hypergeometric_likelihood_brown_overflow(brown_dataframe):
 def test_hypergeometric_likelihood_zero(zero_dataframe):
     df = zero_dataframe
     df = df.join(fq.observed_frequencies(df), rsuffix='_')
+    df = df.join(fq.expected_frequencies(df), rsuffix='_')
     ams = am.hypergeometric_likelihood(df)
-    assert ams[0] == 1.0
+    assert isnan(ams[0])
 
 
 #############################
@@ -250,7 +280,7 @@ def test_binomial_likelihood_brown(brown_dataframe):
     df = df.join(fq.expected_frequencies(df), rsuffix='_')
     df = df.head(100)
     df['binomial_likelihood'] = am.binomial_likelihood(df)
-    assert df['binomial_likelihood'][0] == 0.02277706874213509
+    assert df['binomial_likelihood'][0] == 0.00810143610212444
 
 
 @pytest.mark.choose
@@ -270,8 +300,9 @@ def test_binomial_likelihood_brown_overflow(brown_dataframe):
 def test_binomial_likelihood_zero(zero_dataframe):
     df = zero_dataframe
     df = df.join(fq.observed_frequencies(df), rsuffix='_')
+    df = df.join(fq.expected_frequencies(df), rsuffix='_')
     ams = am.binomial_likelihood(df)
-    assert ams[0] == 1.0
+    assert isnan(ams[0])
 
 
 #############
@@ -301,7 +332,7 @@ def test_log_ratio_zero(zero_dataframe):
 
     df = zero_dataframe
     df_ams = am.calculate_measures(df, ['log_ratio'])
-    assert isnan(df_ams['log_ratio'].iloc[0])
+    assert df_ams['log_ratio'][0] == 12.036450448790957
 
 
 ##########################
@@ -317,6 +348,14 @@ def test_conservative_log_ratio(fixed_dataframe):
     assert(df_ams['conservative_log_ratio'].iloc[0] == 0.7969356993077386)
 
 
+@pytest.mark.conservative_log_ratio
+def test_conservative_log_ratio_zero(zero_dataframe):
+
+    df = zero_dataframe
+    df_ams = am.calculate_measures(df, ['log_ratio', 'conservative_log_ratio'])
+    assert((abs(df_ams['log_ratio']) >= abs(df_ams['conservative_log_ratio'])).all())
+
+
 @pytest.mark.conservative_log_ratio
 def test_conservative_log_ratio_one_sided(fixed_dataframe):
 
@@ -342,7 +381,9 @@ def test_measures_ucs(ucs_dataframe):
                        ('am.t.score', 't_score'),
                        ('am.z.score', 'z_score'),
                        ('am.MI', 'mutual_information'),
-                       ('am.log.likelihood', 'log_likelihood')]:
+                       ('am.log.likelihood', 'log_likelihood'),
+                       ('am.local.MI', 'local_mutual_information'),
+                       ('am.simple.ll', 'simple_ll')]:
 
         assert(round(df[ucs], 10).equals(round(df[assoc], 10)))