Kolmogorov-Smirnov检验统计量

（Kolmogorov-Smirnov test statistic）是一种用于检验两个样本是否来自同一分布的非参数统计方法。它基于两个样本的经验分布函数（empirical distribution function）之间的最大差异。

该统计量的计算方法是将两个样本的数据按照大小排序，然后计算它们的经验分布函数。经验分布函数是一个阶梯函数，表示样本中小于等于某个值的观测值的比例。Kolmogorov-Smirnov检验统计量是两个经验分布函数之间的最大垂直差距。

Kolmogorov-Smirnov检验统计量的优势在于不需要对数据的分布做出任何假设，适用于任意类型的数据。它可以用于比较两个样本是否来自同一分布，或者将一个样本与一个已知分布进行比较。

应用场景：

1. 假设检验：Kolmogorov-Smirnov检验统计量可以用于检验两个样本是否来自同一分布，例如比较两个不同批次的产品质量是否有显著差异。
2. 模型拟合：Kolmogorov-Smirnov检验统计量可以用于评估一个已知分布与观测数据的拟合程度，例如检验一个随机数生成器生成的数据是否符合某个理论分布。

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