SciPyのないPythonでのディストリビューション

Question

いくつかの生成されたデータに対してディストリビューションを適合させる必要があるpythonスクリプトを書いています。

これは、SciPy、またはSciPyを依存関係とする他のパッケージを使用して可能であることがわかりました。しかし、管理上の制約のため、スクリプトが実行されるマシンにSciPyの依存関係（Blasなど）をインストールすることはできません。

SciPyやパッケージを使用せずにPythonで配布フィッティングを実行する方法はありますか？

EDIT：コメントで尋ねられるように、私がしたいことは、正常性のためのアンダーソンダーリンテストを実行することです。

私がこれまでに見つかった（しかし、無視しなければならなかった）選択肢：

1. statsmodel：scipyのダウンロードなど、私の必要性の外部ソフトウェアのセットアップ、同じ問題：依存
2. RとMATLABのPythonのAPIとしてscipyのダウンロードを持っています

Answer 1

正規分布のフィッティングには平均と標準偏差の計算が必要です。

アンダーソンダーリンテストは、numpyを必要とするだけでなく、リストの理解度を使用して書き換えることもできます。 AD検定の臨界値は、単純な近似式に基づいて計算されます。最適化や特別なようなscipyの難しい部分は使用しません。

したがって、scipy.statsまたはstatsmodelsのいずれかのバージョンを純粋なPythonを使用するか、numpyを使用して依存性として翻訳するのは難しくありません。