normal - prueba de bondad de ajuste python

Pruebas de bondad de ajuste en SciPy

Question

Soy nuevo en Python y vengo del mundo R. Estoy tratando de adaptar las distribuciones a los datos de muestra con SciPy y tener un buen éxito. Puedo hacer que distribution.fit(data) devuelva resultados sanos. Lo que no he podido hacer es crear las estadísticas de bondad de ajuste a las que estoy acostumbrado con el paquete fitdistrplus en R. ¿Existe un método común para comparar el "mejor ajuste" de varias distribuciones diferentes con SciPy?

Estoy buscando algo así como la prueba de Kolmogorov-Smirnov o las pruebas de Cramer-von Mises o Anderson-querida

Answer 1

Consulte la biblioteca scipy.stats: http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.html

Contiene KS y Anderson-Darling, aunque aparentemente no es Cramer-von Mises.

Answer 2

También hay modelos estadísticos de pruebas de bondad de ajuste .