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简而言之：Anderson-Darling检验被认为比Kolmogorov-Smirnov检验更强大。
对这篇文章有比较各种测试上一目了然（正常的，但结果保持比较两个distribudions）夏皮罗-威尔克，柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫，里尔福斯和安德森-达林检验的功耗对比由Nornadiah莫哈末拉扎里和邑蜜蜂华。
Anderson-Darling检验对分布的尾部更为敏感，而Kolmogorov-Smirnov检验更了解分布的中心。
综上所述，我建议您使用Anderson-Darling或最终使用Cramer-von Misses进行测试，以获得更强大的测试。
三种测试中的每一种针对不同的选择都有更好的功效。但另一方面，在某些情况下，这三个指标均表现出不同程度的测试偏差。
广义上讲，安德森-达林测试对更胖的尾巴的抵抗力比规定的要好，而科莫莫洛夫-史密尔诺夫则对中间偏差有更大的抵抗力，克莱默-冯·米塞斯介于两者之间，但在某种程度上更类似于科莫莫洛夫-史密尔诺夫尊重。
许多人发现有趣的替代方法通常会被安德森·达林（Anderson-Darling）和克雷默·冯·米塞斯（Cramer-von Mises）测试所接受，但是您的特殊需求可能有所不同。
总体而言，安德森·达林（Anderson-Darling）往往会遭受更严重的偏差问题（对于假设检验而言，偏差意味着您有某些选择比空值更难以拒绝-这不是您想要的综合拟合优度测试所希望的- -但在现实情况下似乎很难避免）。
已经进行了许多功效研究，其中包括一系列拟合优度测试；通常，对于他们考虑的替代方案，Anderson-Darling往往最常出现-但如果您正在测试均匀性并尝试使用beta（2,2）替代方案，那么它们都不会有很好的表现，而安德森·达林（Anderson Darling）最糟糕。