Kolmogorov-Smirnov（KS）检验
概述
在统计学中，Kolmogorov-Smirnov检验（通常称为K-S检验）是基于累积分布函数的，通常用于确定两个观测数据的潜在概率分布是否存在显著的差异，或者观测数据的潜在概率分布是否与假设分布（比如正态分布）存在显著的差异（上述两种情况均基于有限样本）。 在单样本情况下，KS检验将观测数据的累积分布函数与零假设所指定的累积分布函数进行比较。在两样本情况下，KS检验将两个观测数据的累积分布函数进行比较。其中，两个样本的KS检验是比较两个样本的最有用且最通用的非参数方法之一，因为它对两个样本的累积分布函数的位置和形状的差异都敏感。 KS检验作为一种非参数检验，与参数检验（如t-检验）方法不同是KS检验不需要知道数据的概率分布情况。换句话说，当未知数据的概率分布情况时，KS检验等非参数检验要优于参数检验（如t-检验）。但是，当观测数据的概率分布符合已知概率分布时，KS检验的灵敏度将低于参数检验。 然而，当样本量比较小的时候，KS检验（非参数检验）是分析两组数据之间是否存在显著差异时的最佳选择。对于不满足正态分布的大样
