In statistics, the Kolmogorov–Smirnov test (also K–S test or KS test) is a nonparametric test of the equality of continuous (or discontinuous, see Section 2.2), one-dimensional probability distributions.

Kolmogorov-Smirnov test 是一个有用的非参数（nonparmetric）假设检验，主要是用来检验一组样本是否来自于某个概率分布（one-sample K-S test），或者比较两组样本的分布是否相同（two-sample K-S test）。

2024年2月1日 · The two-sample Kolmogorov-Smirnov (KS) test is used to compare two independent samples to assess whether they come from the same distribution. It’s a distribution-free test that evaluates the maximum vertical difference between the empirical distribution functions (EDFs) of the two samples.

What is the Kolmogorov-Smirnov Test? The Kolmogorov-Smirnov Goodness of Fit Test (K-S test) compares your data with a known distribution and lets you know if they have the same distribution.

2019年9月23日 · K-S检验方法能够利用样本数据推断样本来自的总体是否服从某一理论分布，是一种拟合优度的检验方法，适用于探索连续型随机变量的分布。 Kolmogorov–Smirnov test Kolmogorov–Smirnov statistic 累计分布函数： 定义n个独立同分布（i.i.d.）有序观测样本Xi的经验分布函数Fn ...

KS检验是一种非参数检验，常用于判断样本与预先给定的分布是否一致，或两个样本的概率分布是否不同。 换言之，就是观测得到的样本，声称其服从某一分布是否可信。

Performs the (one-sample or two-sample) Kolmogorov-Smirnov test for goodness of fit. The one-sample test compares the underlying distribution F (x) of a sample against a given distribution G (x).

柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验 （英語： Kolmogorov-Smirnov test，簡稱 K-S test），是一种基于累计分布函数的非参数检验，用以检验两个经验分布是否不同或一个经验分布与另一个理想分布是否不同。

柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验用于检验样本是否来自某个分布。 要在 R 中执行一个或两个样本 Kolmogorov-Smirnov 检验，我们可以使用 ks.test () 函数。 本教程展示了如何在实践中使用此功能的示例。 示例 1：Kolmogorov-Smirnov 测试样本 假设我们有以下样本数据：

2016年5月16日 · 在R中可以使用ks.test（）函数。 与类似的分布检验方式比较 经常使用的拟合优度检验和Kolmogorov-Smirnov检验的检验功效较低，在许多计算机软件的Kolmogorov-Smirnov检验无论是大小样本都用大样本近似的公式，很不精准，一般使用Shapiro-Wilk检验和Lilliefor检验。