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Sono nuovo di Python e provengo dal mondo R. Sto cercando di adattare le distribuzioni ai dati di esempio usando SciPy e avendo un buon successo. Posso rendere distribution.fit(data) i risultati sani di ritorno. Quello che non sono stato in grado di fare è creare la bontà delle statistiche di adattamento a cui sono abituato con il pacchetto fitdistrplus in R. Esiste un metodo comune per confrontare "best fit" da un numero di diverse distribuzioni con SciPy?Test di bontà di adattamento in SciPy
Sto cercando qualcosa di simile al test di Kolmogorov-Smirnov o Cramer-von Mises o Anderson-darling mette alla prova
Per quali distribuzioni sono necessari i test Gof? Con i parametri stimati la distribuzione della statistica del test è diversa da quella con distribuzioni complete. statsmodels, vedi la risposta di John D Cooks, ha di più nella sandbox e dovrebbe essere disponibile entro la fine dell'estate. – user333700