我刚开始接触Python，之前使用的是R语言。我正在使用SciPy对样本数据进行分布拟合，并且取得了很好的成果。我可以使用 distribution.fit(data) 获取合理的结果。但我无法像在R中使用fitdistrplus包一样创建适合度统计量。是否有一种常见的方法在SciPy中比较多种不同分布的“最佳拟合”？
我想要的是像Kolmogorov-Smirnov检验、Cramer-von Mises检验或Anderson-darling检验这样的东西。
SciPy中的拟合优度检验
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- JD Long
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你需要哪些分布来进行拟合优度检验？使用估计参数时，检验统计量的分布与完全指定分布不同。Statsmodels库中，参见John D Cook的回答，Sandbox模块中有更多内容，并且应该在夏季结束前可用。 - Josef
2个回答
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请查看scipy.stats库：http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.html
它包含K-S和Anderson-Darling，但显然不包括Cramer-von Mises。
- BrenBarn
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1非常感谢！我希望我能接受你和约翰的答案。 - JD Long
Cramer-von Mises测试可在scipy.stats中使用：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.html#statistical-tests - varsh
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