功能: 使用Kolmogorov-Smirnov对单样本累积分布数据进行检验

格式: DataTestByKS(f)

f : 矩阵变量存储的累积分布概率值.

说明: 函数执行成功返回显著水平临界值. 

注意:  
1. 如果返回的值大于设置的显著水平,则本函数判定数据满足对应函数分布. 
2. f是累积分布函数计算的值,且每个元素由小到大排序.
3. 这个函数适合大样本数据.

例子:

x = [1, 3, 5, 3.5, 5.8, 3.6, 7.4, 12.5, 2.8];

//1. 判断x数据是否满足均值为3.5, 方差为0.5的正态分布
y = {Sort<矩阵运算\Sort>}(x);//先排序
f = {DataCDFByNormal<矩阵运算\DataCDFByNormal>}(y, 3.5, 0.5);//计算累积分布
p = DataTestByKS(f)//回车得到如下结果, 如果设置显著水平为0.05, 因为p < 0.05, 因此数据不满足均值为3.5, 方差为0.5的正态分布
p =
[ 0.03973838659572 ]

//2. 判断x数据是否满足比例参数为2.8, 形状参数为1.6的Weibull分布
y = {Sort<矩阵运算\Sort>}(x);//先排序
f = {DataCDFByWeibull<矩阵运算\DataCDFByWeibull>}(y, 2.8, 1.6);//计算累积分布
p = DataTestByKS(f)//回车得到如下结果, 如果设置显著水平为0.05, 因为p < 0.05, 因此数据不满足满足比例参数为2.8, 形状参数为1.6的Weibull分布
p =
[ 0.00846799015119 ]