非参数统计KS检验

KS-检验（Kolmogorov-Smirnovtest）Kolmogorov-Smirnov是⽐较⼀个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验⽅法。

其原假设H0:两个数据分布⼀致或者数据符合理论分布。

D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0，否则则接受H0假设。

KS检验与t-检验之类的其他⽅法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是⼀种⾮参数检验⽅法。

当然这样⽅便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事，KS检验的灵敏度没有相应的检验来的⾼。

在样本量⽐较⼩的时候，KS检验最为⾮参数检验在分析两组数据之间是否不同时相当常⽤。

PS：t-检验的假设是检验的数据满⾜正态分布，否则对于⼩样本不满⾜正态分布的数据⽤t-检验就会造成较⼤的偏差，虽然对于⼤样本不满⾜正态分布的数据⽽⾔t-检验还是相当精确有效的⼿段。

KS检验是如何⼯作的？1. ⾸先观察下分析数据对于以下两组数据：controlB={1.26, 0.34, 0.70, 1.75, 50.57, 1.55, 0.08, 0.42, 0.50, 3.20, 0.15, 0.49, 0.95, 0.24, 1.37, 0.17, 6.98, 0.10, 0.94, 0.38}treatmentB= {2.37, 2.16, 14.82, 1.73, 41.04, 0.23, 1.32, 2.91, 39.41, 0.11, 27.44, 4.51, 0.51, 4.50, 0.18, 14.68, 4.66, 1.30, 2.06, 1.19}对于controlB，这些数据的统计描述如下：Mean = 3.61Median = 0.60High = 50.6 Low = 0.08Standard Deviation = 11.2可以发现这组数据并不符合正态分布，否则⼤约有15%的数据会⼩于均值-标准差（3.61-11.2），⽽数据中显然没有⼩于0的数。

ks检验结果解读-回复什么是KS检验？KS检验全称为Kolmogorov-Smirnov检验，是一种非参数检验方法，用于检验两组数据是否来自同一总体分布。

它基于样本累积分布函数（ECDF）与理论分布函数（CDF）之间的差异来判定两个样本是否具有相同的分布。

KS检验的原理是比较两个样本的ECDF与CDF之间的最大绝对差异，即KS统计量（D值）。

通过设立拒绝域，可以判断样本是否来自同一总体分布。

常见的拒绝域包括临界值和p值。

步骤一：构建假设进行KS检验首先需要提出假设。

通常情况下，我们提出原假设（H0）和备择假设（H1）。

原假设表明两组数据来自同一总体分布，备择假设表明两组数据来自不同的总体分布。

步骤二：计算ECDF和CDF计算第一组数据的ECDF和第二组数据的ECDF。

ECDF是将数据中每个值及其对应的累计频率绘制成的图形。

CDF是根据给定的分布函数计算出的理论分布。

步骤三：计算最大差异通过比较ECDF和CDF，计算出最大差异（D值），即KS统计量。

D值定义为两个累积分布函数之间的最大差异。

一般来说，D值越大，两组数据越可能不来自同一分布。

步骤四：设立拒绝域在KS检验中，我们可以通过设立拒绝域来判断两组数据是否具有相同的分布。

常见的拒绝域有两种形式：临界值和p值。

- 临界值：根据显著性水平（一般为0.05）和样本大小确定临界值。

如果D值超过临界值，则我们拒绝原假设，即认为两组数据来自不同的总体分布。

- p值：p值是反映样本数据与原假设之间矛盾程度的指标。

如果p值小于显著性水平，我们拒绝原假设，即认为两组数据来自不同的总体分布。

步骤五：解读结果根据拒绝域，我们可以进行结果的解读。

如果D值超过临界值或p值小于显著性水平，我们可以拒绝原假设，认为两组数据来自不同的总体分布。

反之，如果D值未超过临界值或p值大于显著性水平，我们则无法拒绝原假设，即认为两组数据来自同一总体分布。

需要注意的是，KS检验对样本量要求较高，当样本量较小时，KS检验的结果可能会不够准确。

ks检验结果解读-回复如何解读KS检验结果及其意义1. 什么是KS检验KS检验（Kolmogorov-Smirnov test）是一种常用的非参数假设检验方法，用于判断两个样本是否来自同一个总体分布。

它通过比较两个样本的经验分布函数（ECDF）的差异，判断它们是否有显著性差异。

2. KS检验的原理KS检验的原理是比较两个样本的经验分布函数（ECDF）与其理论累积分布函数（CDF）之间的差异。

在同一总体假设下，两个样本的ECDF与CDF 应该非常接近，差异较小。

若差异大到一定程度，就可以拒绝两个样本来自同一总体分布的假设。

3. KS检验的假设在对KS检验结果进行解读前，需要明确KS检验的两个假设：- 零假设（H0）：两个样本来自同一总体分布。

- 备择假设（H1）：两个样本不来自同一总体分布。

4. KS检验结果的解读KS检验的结果通常包括两个统计量：D值和p值。

(1) D值D值是KS检验的统计量，表示两个样本ECDF与CDF的最大差异。

D值的计算公式为：D = max F1(x) - F2(x) ，其中F1(x)和F2(x)分别是两个样本的ECDF。

D值的具体含义是：两个样本的最大差异程度。

如果D值较小，则说明两个样本的分布较为相似；如果D值较大，则说明两个样本的分布有较大差异。

(2) p值p值是KS检验的显著性水平，表示在零假设成立的条件下，获得观察到的差异或更极端结果的概率。

对于KS检验而言，p值的含义是：在两个样本来自同一总体分布的假设下，观察到的差异或更极端结果的概率。

如果p值较小（通常小于0.05），则拒绝零假设，认为两个样本不来自同一总体分布；如果p值较大（通常大于0.05），则无法拒绝零假设，即不能得出两个样本有显著性差异的结论。

5. KS检验结果的意义KS检验作为一种非参数假设检验方法，具有以下几个特点和适用场景：(1) 无需假设总体分布的形式：KS检验无需知道总体分布的具体形式，只需比较两个样本的分布差异即可。

ks检验结果解读-回复KS检验结果解读KS检验（Kolmogorov-Smirnov test）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检验方法。

该检验方法通过比较累积分布函数（CDF）的差值来估计两个样本的分布差异程度。

下面我们将一步一步回答关于KS检验结果的解读。

第一步：描述问题与研究目的在进行KS检验的结果解读之前，首先需要明确研究问题与目的。

例如，假设我们有两组数据A和B，我们想要知道这两组数据是否来自相同的分布。

在这种情况下，KS检验可以帮助我们确定这一点。

第二步：设置假设在进行KS检验之前，我们需要先设置两个假设。

常用的假设设置如下：- 零假设（H0）：两个样本来自同一个分布。

- 对立假设（H1）：两个样本来自不同分布。

第三步：计算统计量接下来，我们需要计算KS统计量。

KS统计量的计算过程如下：1. 对两个样本进行排序。

2. 分别计算两个样本的经验分布函数（ECDF）。

3. 计算两个样本ECDF的最大差值，即KS统计量。

第四步：查找临界值在进行假设检验时，我们需要参考某种分布的临界值以进行判断。

KS检验通常使用查找表或计算公式来确定临界值。

临界值的确定与显著性水平（α）有关。

第五步：假设检验及结果解读在进行KS检验时，我们可以使用统计软件或编程语言来计算P值（根据KS统计量和样本量）。

然后，我们可以通过与事先设定的显著性水平进行比较来得出检验结果。

通常，如果P值小于显著性水平（通常为0.05），我们将拒绝零假设并接受对立假设。

第六步：结果解释根据KS检验的结果，我们可以得出以下结论之一：- 如果P值小于显著性水平，我们可以得出两个样本来自不同分布的结论。

- 如果P值大于显著性水平，我们可以得出两个样本来自相同分布的结论。

此外，我们还可以参考KS统计量的值来了解两个样本之间的分布差异程度。

较大的KS统计量表示两个样本之间的分布差异较大。

总结：KS检验是一种用于检验两个样本是否来自同一分布的方法。

非参数卡方检验1.理论非参数检验是在总体分布未知或知道甚少的情况下，不依赖于总体布形态，在总体分布情况不明时，用来检验不同样本是否来自同一总体的统计方法进。

由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，因而得名为“非参数”检验。

非参数检验优势：检验条件宽松，适应性强。

针对，非正态、方差不等的已及分布形态未知的数据均适用。

检验方法灵活，用途广泛。

运用符号检验、符号秩检验解决不能直接进行四则运算的定类和定序数据。

非参数检验的计算相对简单，易于理解。

但非参数检验方法对总体分布假定不多，缺乏针对性，且使用的是等级或符号秩，而不是实际数值，容易失去较多信息。

非参数卡方检验：用于检验样本数据的分布是否与某种特定分布情况相同。

非参数卡方检验通过三步检验：1.卡方统计量：X2=B 其中K 是样本分类的个数，0表示实际观测的频数，B 表示理论分布下的频数。

2.拟合优度检验：A.对总体分布建立假设。

B.抽样并编制频率分布表。

C.以原假设为真，导出期望频率。

D.计算统计量。

E.确定自由度，并查x2表，得到临界值。

F.比较x2值与临界值，做出判断。

3.独立性检验A.对总体分布建立假设。

B.抽样并编制r*c 列联表。

C.计算理论频数。

D.计算检验统计量。

E.确定自由度，并查x2表，得到临界值。

F.比较x2值与临界值，做出判断。

2.非参数卡方检验操作步骤第一步：将需检验的数据导入spss中并进行赋值后，点击分析非参数检验、旧对话框、卡方。

图2操作步骤第一步第二步：进入图中对话框后点击，首先将需检验的数据放入检验变量列表中，后在期望值选项中所以类别相等或者值（值：需要手动输入具体的分布情况）。

如果特殊情况需要调整检验置信区间，点击精确，进入图中下方对话框后点击蒙特卡洛法框里收到填入。

点击继续、确定。

图3操作步骤第二步第三步：如果需要看描述统计结果和四分位数值可以点击选项、勾选描述、四分位数。

点击继续、确实。

图4操作步骤第二步3.非参数卡方检验结果然后非参数卡方检验的描述统计、卡方检验频率表、检验统计结果就出来了。

ks检验结果解读-回复KS检验结果解读一、什么是KS检验KS（Kolmogorov-Smirnov）检验是一种用来检验两个样本是否来自同一总体的非参数统计方法。

它基于样本的累积分布函数（CDF）的差异，通过计算两个样本的最大绝对差值来衡量它们之间的距离。

在进行假设检验时，我们可以使用KS检验来评估两个样本是否具有统计上显著的差异。

二、KS检验的假设在进行KS检验时，我们需要首先明确两个假设：1. 零假设（H0）：两个样本是来自同一总体。

2. 备择假设（H1）：两个样本不是来自同一总体。

三、KS检验的步骤进行KS检验的步骤主要包括以下几个步骤：1. 将两个样本合并，并按照从小到大的顺序进行排序。

2. 计算每个样本的累积分布函数（CDF），即每个数值在样本中的累计比例。

3. 计算两个样本的累计分布函数的差值的绝对值，得到KS统计量。

4. 根据样本量的不同，选择适当的临界值。

通常情况下可以使用统计软件进行计算，或者针对给定的显著性水平使用相关的查找表。

5. 比较计算得到的KS统计量与临界值，判断两个样本是否有统计上的显著差异。

四、如何解读KS检验结果在进行KS检验后，我们可以得到以下几种结果:1. 当KS统计量小于等于临界值时，我们接受零假设，即两个样本可以认为来自同一总体。

这意味着两个样本在统计上没有显著差异。

2. 当KS统计量大于临界值时，我们拒绝零假设，即两个样本不是来自同一总体。

这意味着两个样本在统计上存在显著差异。

3. 在一些情况下，我们需要进一步研究差异的来源。

可以通过其他统计方法（如方差分析、回归分析等）来探究可能的影响因素。

需要注意的是，KS检验对于样本量较大的情况下能够提供相对准确的结果，但对于样本量较小的情况下可能会出现偏差。

因此，在解读KS检验结果时应该考虑样本量的大小。

五、KS检验的优缺点KS检验具有以下几个优点：1. 不对数据的分布做出任何假设。

这使得KS检验在不确定数据分布的情况下也能够进行有效的比较。

ks检验原理KS检验原理。

KS检验是一种非参数检验方法，它用于比较两个独立样本的分布是否有显著差异。

它的原理是通过比较两个样本的累积分布函数（CDF），来判断它们是否来自同一分布。

KS检验的原理相对简单，但在实际应用中有着广泛的用途。

首先，我们需要了解累积分布函数（CDF）的概念。

对于一个随机变量X，它的累积分布函数F(x)定义为X小于等于x的概率，即F(x) = P(X <= x)。

在KS检验中，我们将两个样本的累积分布函数分别记为F1(x)和F2(x)，然后通过比较它们的差异来判断两个样本是否来自同一分布。

KS检验的原理可以简单概括为以下几个步骤：1. 计算两个样本的累积分布函数F1(x)和F2(x)；2. 计算它们的最大差值D = max|F1(x) F2(x)|；3. 根据样本容量和显著性水平查找对应的临界值；4. 比较D和临界值，如果D大于临界值，则拒绝原假设，即认为两个样本的分布有显著差异；反之则接受原假设，认为两个样本来自同一分布。

在实际应用中，KS检验常常用于检验某个变量是否符合某种已知分布，比如正态分布、指数分布等。

它也可以用于比较两个样本的分布是否有显著差异，比如在医学研究中比较治疗组和对照组的生存时间分布。

需要注意的是，KS检验对样本容量要求不高，且对分布形状没有假设，因此在实际应用中具有较广的适用性。

但也需要注意的是，KS检验对样本的连续性要求较高，对于离散型数据的比较可能不太适用。

总的来说，KS检验是一种简单而有效的非参数检验方法，它通过比较两个样本的累积分布函数来判断它们是否来自同一分布。

在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的显著性水平和临界值，来进行假设检验，从而得出结论。

在使用过程中，我们需要注意样本容量和数据类型的影响，以确保检验结果的可靠性和有效性。

KS检验在统计学领域有着广泛的应用，对于数据分布的比较和假设检验有着重要的意义。

ks检验结果解读-回复KS检验结果解读及其应用：一步一步回答引言：在统计学中，KS检验（Kolmogorov-Smirnov test）是一种非参数检验方法，用于比较两个样本的分布是否相同。

KS检验可以帮助我们判断两个样本是否来自同一总体分布，或者在统计分析中找出两个样本之间的差异性。

本文将介绍KS检验的原理、应用，以及如何解读其结果。

第一步：KS检验的原理解释KS检验是通过比较两个累积分布函数（CDF）之间的最大差异来判断两个样本的分布是否相同。

假设我们有两个样本：样本1和样本2。

1. 零假设（H0）：样本1和样本2来自同一总体分布。

2. 备择假设（H1）：样本1和样本2来自不同的总体分布。

3. KS检验统计量（D）表示两个累积分布函数之间的最大差异。

更确切地说，D表示样本1的CDF与样本2的CDF之间的最大垂直距离。

第二步：KS检验的应用场景KS检验可以广泛应用于以下情况：1. 假设检验：用于判断两个样本是否来自同一总体分布。

2. 模型拟合优度检验：用于评估模型拟合数据的拟合优度。

3. 特征选择：用于选择与特定事件相关联的变量。

第三步：KS检验的假设检验过程下面以假设检验为例，详细介绍KS检验的步骤：1. 收集数据并准备工作：收集两个样本的数据，并对数据进行清洗和准备工作。

2. 计算累积分布函数（CDF）：计算样本1和样本2的累积分布函数。

3. 比较两个CDF：将样本1的CDF和样本2的CDF进行比较，并计算它们之间的最大差异（D值）。

4. 设定显著性水平：根据研究的要求，设定显著性水平（一般为0.05或0.01）。

5. 判断结果：若D值较大的话，拒绝零假设，认为两个样本来自不同的总体分布。

若D值较小的话，则无法拒绝零假设，认为两个样本来自同一总体分布。

第四步：KS检验结果的解读KS检验的结果包含了D值和p值两部分：1. D值：D值表示样本1的CDF与样本2的CDF之间的最大垂直距离。

D值越大，说明两个样本之间的差异性越大。

非参数统计期末大作业一、Wilcoxon符号秩检验某个公司为了争夺竞争对手的市场，决定多公司重新定位进展宣传。

在广告创意中，预计广告投放后会产生效果。

一组不看广告组和一组看广告，抽取16位被调查者，让起给产品打分。

现有数据如下分析广告效应是否显著。

1、手算建立假设：H0：广告效应不显著H1：广告效应显著不看广告组记为x，看广告组记为y。

检验统计量计算表60 95 -35 35 8 -97 82 15 15 5 +100 91 9 9 +由表可知：根据n=8，T+和T-中较大者T-=23.5，查表得，T+的右尾概率为0.230到0.273，在显著性水平下，P值显然较大，故没有理由拒绝原假设，明确广告效应不显著。

2、Spss在spss中输入八组数据〔数据1〕：选择非参数检验中的两个相关样本检验对话框中选择Wilcoxon，输出如下结果〔输出1〕：RanksN Mean Rank Sum of Ranks 看广告 - 不看广告Negative Ranks 4aPositive Ranks 4bTies 0cTotal 8a. 看广告 < 不看广告b. 看广告 > 不看广告RanksN Mean Rank Sum of Ranks看广告 - 不看广告Negative Ranks 4aPositive Ranks 4bTies 0cTotal 8a. 看广告 < 不看广告c. 看广告 = 不看广告由上表，负秩为4，正秩也为4，同分的情况为0，总共8。

负秩和为12.5，正秩和为23.5，与手算结果一致Test Statistics b看广告 - 不看广告Z aAsymp. Sig. (2-tailed) .441a. Based on negative ranks.b. Wilcoxon Signed Ranks Test由上表，Z为负，说明是以负秩为根底计算的结果，其相应的双侧渐进显著性结果为0.441，明显大于0.05，因此在的显著性水平下，没有理由拒绝原假设，即明确广告效应不显著，与手算的结论一致。

kstest用法1. 简介kstest是一种统计学方法，用于检验一个样本是否来自于某个特定的概率分布。

它是基于Kolmogorov-Smirnov检验的一种非参数方法，可以应用于各种类型的数据。

在统计学中，我们经常需要判断一个样本是否符合某个理论分布，例如正态分布、指数分布等。

kstest可以帮助我们进行这样的假设检验，从而评估数据与理论分布之间的差异。

2. 原理Kolmogorov-Smirnov检验是一种基于经验分布函数（empirical distribution function, EDF）的方法。

它比较了观察到的累积分布函数（observed cumulative distribution function, OCDF）与理论累积分布函数（theoretical cumulative distribution function, TCDF）之间的差异。

假设我们有一个样本数据集X={x1,x2,…,xn}，其中xi表示第i个观测值。

首先，我们需要根据数据集计算出经验分布函数EDF(x)，即小于等于x的观察值所占比例。

然后，我们需要选择一个理论概率分布，并计算出其累积分布函数CDF(x)。

根据CDF(x)，我们可以得到每个观测值对应的理论累积分布值。

最后，我们使用Kolmogorov-Smirnov统计量D来衡量观察到的累积分布函数与理论累积分布函数之间的差异。

D的计算公式如下：D = max|OCDF(x) - TCDF(x)|其中，max表示取所有差异的最大值。

根据样本数据和选择的理论分布，我们可以计算出D的值。

然后，我们需要根据显著性水平（significance level）选择一个临界值，通常是根据统计表格查找得到。

如果D超过了临界值，则我们拒绝原假设，即认为样本数据不符合所选的理论分布；否则，我们接受原假设。

3. kstest函数在Python中，我们可以使用scipy库中的kstest函数进行Kolmogorov-Smirnov 检验。

ks检验结果解读-回复首先，我们需要了解什么是KS检验。

KS检验是一种非参数统计方法，用于检验两个样本是否来自同一个总体分布，其全称是Kolmogorov-Smirnov检验，取自于提出这一检验方法的两位著名数学家的姓氏。

KS检验的原理是通过比较两个累计分布函数的差异来判断两个样本是否来自同一个总体分布。

在进行KS检验时，我们需要先定义一个原假设和一个备择假设。

原假设（H0）是两个样本来自同一个总体分布，备择假设（H1）则是两个样本来自不同的总体分布。

要进行KS检验，我们需要按照以下步骤进行操作：步骤一：计算累计分布函数（CDF）首先，我们需要计算出两个样本的累计分布函数（CDF）。

CDF是指随机变量的取值小于或等于特定值的概率。

对于每个样本，我们可以通过计算每个取值的比例来得到CDF。

通常情况下，我们会对数据进行排序，然后计算出每个数据点的累计比例。

步骤二：计算CDF之差的绝对值接下来，我们需要计算两个样本CDF之间的差异。

具体来说，我们需要找到CDF之差的绝对值的最大值。

这个最大值被称为KS统计量，通常用符号D表示。

步骤三：确定临界值在进行KS检验时，我们需要使用一个临界值来判断是否拒绝原假设。

这个临界值取决于我们设置的显著性水平，通常使用0.05作为显著性水平。

在二侧KS检验中，我们通常会计算一个临界值的上限和下限，如果KS统计量大于上限或小于下限，则拒绝原假设。

步骤四：判断结果并解读最后，我们可以使用KS统计量和临界值来判断两个样本是否来自同一个总体分布。

如果KS统计量小于临界值，则我们无法拒绝原假设，这意味着我们没有足够的证据来支持两个样本来自不同的总体分布的结论。

相反，如果KS统计量大于临界值，则我们可以拒绝原假设，即两个样本来自不同的总体分布。

除了判断结果，我们还可以根据KS统计量的大小来解读样本之间的差异程度。

较大的KS统计量意味着两个样本的CDF之间存在较大的差异，表示两个样本的分布差异较大。

ks检验结果解读-回复什么是KS检验？KS检验，全称为Kolmogorov-Smirnov检验，是一种非参数检验方法，用于判断两个样本是否来自同一个连续分布或两个分布是否符合同一种分布。

它的原理基于两个样本的累积分布函数（CDF）的差值，通过计算差值的极大绝对值来得出是否存在显著差异。

KS检验的原理KS检验的原理是计算两个样本的CDF的差值的极大绝对值，即KS统计量（D值），然后利用经验分布函数的性质，确定D值的临界值，比较D 值与临界值的大小，判断两个样本之间是否存在显著差异。

KS检验的步骤步骤1：建立假设KS检验的零假设（H0）是两个样本符合相同的分布，备择假设（H1）是两个样本来自不同的分布。

步骤2：计算两个样本的累积分布函数（CDF）对于每个样本，计算该样本中每个值的累积频率，并将其绘制成累积分布函数（CDF）图。

步骤3：计算差值对于每个CDF图，计算该图中每个值与另一个样本中同一位置的值之差的绝对值。

这些差值构成了一个新的样本，用于计算KS统计量。

步骤4：计算KS统计量计算新样本的累积频率，并找出其中的最大差值，即KS统计量（D值）。

步骤5：确定临界值根据样本大小和置信水平，查找KS分布表中对应的临界值。

如果D值大于临界值，则拒绝零假设，认为两个样本来自不同的分布；反之，不拒绝零假设，认为两个样本符合相同的分布。

KS检验结果解读KS检验的结果一般以D值和P值表示。

D值表示两个样本的最大差值，P值表示在零假设成立的情况下，观察到D值或更大差值的概率。

当P值小于显著性水平（通常为0.05）时，拒绝零假设，即认为两个样本来自不同的分布。

而当P值大于等于显著性水平时，不拒绝零假设，即认为两个样本符合相同的分布。

需要注意的是，KS检验对样本大小、分布形状和连续变量的规律性要求较高。

样本越大，KS统计量越容易达到显著水平。

而对于非连续变量，如分类变量或有序变量，KS检验可能不适用。

结论通过KS检验，我们可以判断两个样本是否来自同一个分布或是否符合相同的分布。

ks检验的原理-回复KS检验（Kolmogorov-Smirnov test）是一种用于比较两个样本是否来自同一分布的非参数统计检验方法，经常被应用于数据分析和假设检验领域。

该检验方法是由Andrey Kolmogorov和Nikolai Smirnov开发的，首次发表于1933年。

KS检验的原理基于累积分布函数（CDF）的比较。

CDF是对于任意随机变量X，定义为X小于等于某个特定值的概率。

对于一个样本集合，其CDF可以通过将样本排序并计算每个值的概率来得到。

KS检验的目的是比较两个样本的CDF在整个变量范围内的差异。

KS检验的原假设是两个样本来自相同的分布。

换句话说，如果两个样本集合之间没有显著的差异，则无法拒绝原假设。

而备择假设是两个样本集合来自不同的分布。

KS检验的步骤如下：1. 首先，收集和整理两个样本的数据。

确保数据符合检验的要求，如数据的独立性、样本的大小等等。

2. 将两个样本的数据合并，并按照变量大小进行排序。

3. 对于排序后的数据，计算每个值在合并样本集合中的CDF值。

CDF值的计算公式为CDF(x) = （i-0.5）/N，其中i表示变量在排序后数据中的排名，N表示样本的总大小。

4. 对于每个CDF值，计算其在两个样本集合中的距离。

距离的计算公式为D(x) = CDF1(x) - CDF2(x) ，其中CDF1(x)和CDF2(x)分别表示样本1和样本2在x处的CDF值。

5. 选取距离最大的那个值作为KS检验的统计量，即Dmax = max(D(x))。

6. 根据样本的大小和显著性水平，查找对应的临界值。

这个临界值可以通过查找KS检验表格或使用计算机软件得到。

7. 比较统计量Dmax和临界值。

如果统计量大于临界值，则拒绝原假设，即认为两个样本来自不同的分布。

反之，如果统计量小于等于临界值，则无法拒绝原假设。

需要注意的是，KS检验对于样本大小要求较高，当样本较小时，其结果可能不可靠。