我在python中遇到了fitter package，它符合给定数据的连续分布，并确定最适合数据的分布
现在，如果我想检查谨慎分布，那么谨慎的分布最适合数据和示例
如果我的数据只包含值数组
A = [0.1, 0.2, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8]
我想检查我的数据是否适合二项式/泊松/或任何其他离散分布。
我经历了一些统计方法： 正在使用Ks测试，但它仅适用于连续数据。
在探索时我知道python有chisquare测试，它将实际值和期望值以及自由度作为输入。 如果我只有实际值而不是预期值，那么它是验证我的数据适合离散分布的正确方法。
有人可以帮我理解哪种统计测试对于这种情况是理想的吗？