Kolmogorov-Smirnov檢定（簡稱K-S檢定）是一種基於累積分布函數（CDF）的無母數統計檢定方法，用來比較兩個經驗分佈是否相同，或比較樣本分布是否與某個理論分布（如常態分布、均一分布）一致。
K-S檢定作為分佈距離度量
- K-S統計量 $$ D $$ 即為兩分布之間的最大距離（最大垂直差值），用於衡量分布間的差異程度。
- 無需假設分布類型，適用於連續分布和離散分布的驗證。
- 提供分布間「最嚴峻」的距離判別，對位置與形態差異都敏感。
- 檢測樣本數據是否來自特定理論分布；
- 比較兩個樣本集的分布是否相同；
- 用於模型診斷、假設檢定與統計推斷。
簡言之，K-S檢定通過衡量累積分布函數的最大差異，無母數地度量兩個分布之間的距離，是統計學中常用的分布比較和合規檢定工具。
