<div dir="auto"><div style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px" dir="auto"><div style="width:328px;margin:16px 0px"><div><div dir="auto"><div dir="auto">TLDR;</div><div dir="auto">I think this could be a useful contribution to NumPy, but I want to get feedback on where it should go (either in NumPy or elsewhere).</div><div dir="auto">I have functions using numpy.random which invoke the 8 "Real" data sets as estimated by Ted Micceri in 1989. These can be useful in Monte Carlo simulations. </div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Background info:</div><div dir="auto"><br></div>Parametric inferential statistics generally assume normal distributions (though kurtosis presents less of an issue than skew). However, in "nature", distributions are often not normal. In 1989, Ted Micceri's study (<a href="http://psycnet.apa.org/record/1989-14214-001" style="text-decoration-line:none;color:rgb(66,133,244)">http://psycnet.apa.org/record/1989-14214-001</a>) on real data sets resulted in the estimation of 8 "Real" distributions. Using these distributions in simulations help to produce more realistic types I and II error rate and power estimates, particularly for smaller samples. <div dir="auto">A similar module is currently available in Fortran called realpops.<br></div></div></div></div><div style="height:0px"></div></div><br></div>