code: def test_equivalent(self):
      xx, ppfq = self.xx, self.ppfq
      for j, (d1, d2) in enumerate(self.dist_equivalents):
          ##            print d1.name
          assert_almost_equal(
              d1.cdf(xx), d2.cdf(xx), err_msg="cdf" + d1.name
          )
          assert_almost_equal(
              d1.pdf(xx), d2.pdf(xx), err_msg="pdf " + d1.name + d2.name
          )
          assert_almost_equal(
              d1.sf(xx), d2.sf(xx), err_msg="sf " + d1.name + d2.name
          )
          assert_almost_equal(
              d1.ppf(ppfq),
              d2.ppf(ppfq),
              err_msg="ppq " + d1.name + d2.name,
          )
          assert_almost_equal(
              d1.isf(ppfq),
              d2.isf(ppfq),
              err_msg="isf " + d1.name + d2.name,
          )
          self.d1 = d1
          self.d2 = d2
          ##            print d1, d2
          ##            print d1.moment(3)
          ##            print d2.moment(3)
          # work around bug#1293
          if hasattr(d2, "dist"):
              d2mom = d2.dist.moment(3, *d2.args)
          else:
              d2mom = d2.moment(3)
          if j == 3:
              print("now")
          assert_almost_equal(
              d1.moment(3),
              d2mom,
              DECIMAL,
              err_msg="moment " + d1.name + d2.name,
          )
          # silence warnings in scipy, works for versions
          # after print changed to warning in scipy
          orig_filter = warnings.filters[:]
          warnings.simplefilter("ignore")
          try:
              s1 = d1.stats(moments="mvsk")
              s2 = d2.stats(moments="mvsk")
          finally:
              warnings.filters = orig_filter
          # stats(moments='k') prints warning for lognormalg
          assert_almost_equal(
              s1[:2], s2[:2], err_msg="stats " + d1.name + d2.name
          )
          assert_almost_equal(
              s1[2:],
              s2[2:],
              decimal=2,  # lognorm for kurtosis
              err_msg="stats " + d1.name + d2.name,
          )
  
file_path: statsmodels/statsmodels/sandbox/distributions/tests/test_transf.py
imports: import warnings
  import numpy
  from numpy.testing import assert_almost_equal
  from scipy import stats, special
  from statsmodels.sandbox.distributions.extras import squarenormalg, absnormalg, negsquarenormalg, squaretg
label_desc: Use image node_id 2 for calling the Test_Transf2 obj's underlying member method code with example usage: obj.test_equivalent() without return types