2示例KS测试-似乎有问题

KS测试（Kolmogorov-Smirnov test）是一种非参数统计检验方法，用于比较两个样本的累积分布函数（CDF）是否来自同一分布。它基于样本数据的经验分布函数（ECDF），通过计算两个样本的ECDF之间的最大差值来判断它们是否来自同一分布。

KS测试的分类：

• 单样本KS测试：用于检验一个样本是否来自某个已知分布。
• 双样本KS测试：用于比较两个样本是否来自同一分布。

KS测试的优势：

• 非参数性：KS测试不需要对数据的分布做出任何假设，适用于各种类型的数据。
• 敏感性：KS测试对于两个样本的差异较小的部分也能进行有效的检测。

KS测试的应用场景：

• 数据分布检验：可以用于检验数据是否符合某个已知分布，如正态分布、指数分布等。
• A/B测试：可以用于比较两个样本的转化率、点击率等指标是否存在显著差异。
• 机器学习模型评估：可以用于评估模型的预测结果与真实结果之间的差异。

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