Выполнение теста Колмогорова-Смирнова на хорошее прилегание - scipy
Я пытаюсь выполнить проверку соответствия KS для моих данных и предполагаемого распределения. Сюжет такой 
Код, который я использую, и результаты следующие:
sp.stats.kstest(df['col'], 'norm', args = (mean, sd), N = 1000000)
KstestResult (статистика =0,06905359838747682, значение =0,0)
- с df я беру свои данные.
- "норма", потому что я предполагаю нормальное распределение.
- Args это кортеж с
- параметры для теоретической функции распределения я оценил, используя мой набор данных.
- N = 1000000 как размер выборки.
Конечно, подгонка не идеальна, но я не могу понять, почему значение p составляет всего 0,0. Я делаю что-то неправильно, используя функцию, или подгонка это плохо? Я ожидал бы, что значение p будет маленьким, даже столь же маленьким как 0,01 или 0,000000536 или что-то еще, но не мертвый ноль.
Есть идеи, что не так или что можно сделать, чтобы это работало?
Кстати: необработанные данные изначально распределены по нормальному логарифмическому закону (если посмотреть на оригинал, то здесь, на графике, это после трансформации журналов)