ks检验算法

全称是Kolmogorov-Smirnov检验（柯尔莫哥洛夫-斯摩洛夫），用来检验你的数据的分布是不是符合一个理论的已知分布。也就是说你的原假始是H0: F=F0.

具体计算要用到经验分布函数：Fn(x)=1/n SUM_{i=1}^n I{Xi<=x},

以此来计算检验统计量

D=sup_{x} | Fn(x)-F0(x)|, sup可以换成MAX.

用这个公式手算也可以得到答案的。

K-S，即kolmogorov检验法，亦称拟合优度检验法。用来检验给定的一组数据是否来自分布F=F0，原理是若H0成立，则max|v/n-F0(qj)|应该很小，用手算几乎在绝大多数情况下是不可能的，通常借助统计软件，如SAS，S+等