1樓：
一般這種情況用K-S檢驗吧
1. 定義：
它是檢驗單一樣本是不是服從某一預先假設的特定分布的方法。
2. 檢驗方法：
它的檢驗方法是以樣本資料的累計頻數分布與特定理論分布比較，若兩者間的差距很小，則推論該樣本取自某特定分布族。
假設檢驗問題：
H0:樣本所來自的總體分布服從某特定分布
H1:樣本所來自的總體分布不服從某特定分布令F0(x)表示預先假設的理論分布，Fn(x)表示隨機樣本的累計概率(頻率)函式，設 D=max|F0(x) - Fn(x)|
結論：當D > D(n, a), 則拒絕H0, 反之則接受H0假設。其中D(n,a) 是顯著水平為a且樣本容量為n時的拒絕臨界值（查表可得）
2樓：Blackwxy
兩個分布是否一致更多是用K-S來吧…卡方分布是檢驗某一樣本是否服從某已經分布的，因為檢驗時候的統計量服從卡方分布，所以就開成這種說法了…
3樓：
假設兩個分布完全一致，那麼其卡方值(observed value—expected value）/expected value=0，DF=(r-1)(c-1)。
如果兩個分布不完全一致，則和observed value和expected value的差越大，卡方也越大，當卡方值大到超過統計顯著性所規定的臨界值時，則證明這個兩個分布在統計上具有顯著性。
因此卡方檢驗經常用來檢驗某一種觀測分布是不是符合某一類典型的理論分布（如二項分布，正態分佈等)。
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