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Soy nuevo en Python y provengo del mundo R. Estoy tratando de adaptar las distribuciones a los datos de muestra con SciPy y tener un buen éxito. Puedo hacer distribution.fit(data) devolver 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?Pruebas de bondad de ajuste en SciPy
Busco algo así como la prueba de Kolmogorov-Smirnov o Cramer-von Mises o Anderson-Darling pone a prueba
¿Para qué distribuciones necesita las pruebas gof? Con los parámetros estimados, la distribución de la estadística de prueba es diferente de la que tiene distribuciones completamente especificadas. modelsmodels, ver la respuesta de John D Cooks, tiene más en la caja de arena y debería estar disponible para el final del verano. – user333700