python kstest代码实现

Kolmogorov-Smirnov (KS) 测试是一种非参数检验方法，用于比较两个分布是否相同。在Python中，`scipy.stats.kstest()`函数提供了一种方便的方式来执行这个测试。以下是一个简单的使用示例：

from scipy import stats

# 假设我们有两个数据集，比如理论分布和样本分布
data_theory = [...]
data_sample = [...]

# 使用kstest进行KS检验
ks_statistic, p_value = stats.kstest(data_sample, 'norm', args=(data_theory.mean(), data_theory.std()))

#解释结果：
# ks_statistic: 计算得到的KS统计量，值越大说明两个分布越不一致。
# p_value: 显著性水平，如果p_value小于显著性阈值（通常0.05或0.01），则拒绝原假设（即认为两个分布不同）。

# 示例中的'norm'指定了理论分布为正态分布，args参数提供了理论分布的均值和标准差。