Распределение дистрибутива в Python без SciPy

Question

Я пишу скрипт python, который должен сделать дистрибутив подходящим для некоторых сгенерированных данных.

Я обнаружил, что это возможно с использованием SciPy или других пакетов, имеющих SciPy в качестве зависимости; однако из-за административных ограничений я не могу установить зависимости SciPy (например, Blas) на машине, где будет запускаться скрипт.

Есть ли способ выполнить установку распределения в Python без использования SciPy или пакетов в зависимости от этого?

EDIT: как указано в комментарии, я хочу выполнить тест Андерсона-Дарлин для нормальности.

альтернативы я нашел до сих пор (но было пренебречь):

1. statsmodel: имеет SciPy в зависимости
2. R и Matlab питона APIs: установка требуется внешнего программного обеспечения, такая же проблема для меня, как SciPy

Answer 1

Для нормального распределения требуется только вычисление среднего и стандартного отклонения.

Тест Anderson-Darling требует только numpy или, альтернативно, может быть переписан с использованием списка. Критические значения для AD-теста приведены в таблице или основаны на простой формуле приближения. Он не использует каких-либо сложных частей scipy, таких как оптимизация или специальные.

Итак, я думаю, что не должно быть слишком сложно перевести либо версию scipy.stats, либо версию statsmodels для использования чистого Python или только с numpy как зависимостью.