用matlab编写一段代码，实现已知两组样本的累积分布函数求两组样本的ks检验

好的，下面是 Matlab 代码实现已知两组样本的累积分布函数求两组样本的 KS 检验：

% 已知两组样本的累积分布函数求两组样本的 KS 检验
% 假设样本1为 X，样本2为 Y

% 生成两组样本数据
X = randn(100,1);
Y = randn(150,1);

% 计算两组样本的累积分布函数
fx = cumsum(histcounts(X, 'Normalization', 'cdf'));
fy = cumsum(histcounts(Y, 'Normalization', 'cdf'));

% 计算 KS 统计量
ks_stat = max(abs(fx-fy));

% 计算临界值
n1 = length(X);
n2 = length(Y);
alpha = 0.05;
ks_critical = sqrt(-0.5*log(alpha/2)*(n1+n2)/(n1*n2));

% 判断是否拒绝原假设
if ks_stat > ks_critical
    fprintf('拒绝原假设，认为两组样本分布不同\n');
else
    fprintf('接受原假设，认为两组样本分布相同\n');
end

其中，`randn` 函数用于生成正态分布的随机数，样本数量可以根据实际情况设定。`histcounts` 函数用于计算累积分布函数，`'Normalization', 'cdf'` 参数表示计算累积分布函数。`max` 函数用于计算 KS 统计量，`sqrt` 函数用于计算临界值，`fprintf` 函数用于输出结果。