11
Python'a yeni geliyorum ve R dünyasından geliyorum. SciPy'yi kullanarak ve iyi bir başarıya sahip olan verileri örneklemek için dağılımlara uymaya çalışıyorum. distribution.fit(data) iade sane sonuçlarını yapabilirim. Yapamadığım şey, R'de fitdistrplus paketiyle alıştığım uygun istatistiklerin iyiliğini yaratmak. SciPy ile bir dizi farklı dağılımdan "en uygun olanı" karşılaştırmak için ortak bir yöntem var mı? Bu KS ve Anderson-Darling içeren http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.htmlSciPy'de uygunluk testi testleri
:
Ben Kolmogorov Smirnov testi veya Cramer-von Mises veya Anderson-sevgilim gibi bir şey arıyorum
Hangi dağılımlarda gof testlerine ihtiyacınız var? Tahmin edilen parametrelerle, test istatistiğinin dağılımı, tam olarak belirlenmiş dağılımlara sahip olandan farklıdır. statsmodels, John D Cooks'un cevabına bakın, daha fazla kum havuzuna sahip ve yaz sonuna kadar mevcut olmalı. – user333700