比较两个累积密度函数

我正在寻找一种方法来测试两个累积密度函数的相等性。

QQ图和Kolmogorov-Smirnov测试是两个广泛使用的选项。QQ图需要一定程度的专业知识，因为该决定是基于您自己的判断。有关这两种测试的更多讨论，另请参见此问题的答案。我在这里使用Shapiro-Wilks检验来检验正态性，如果以正态分布进行比较，则可以将其视为KS检验的参数对应物。

作为参考，我想指出一本书，比较教授的分布。博士 奥利维尔·塔斯（Olivier Thas）。这提供了对该主题的参数，半参数和非参数方法的全面概述。

可能值得一看Anderson-Darling或Cramer-von Mises统计数据的某些变体。后者实质上是两个CDF之间的加权最小二乘距离。

画出它们的反数，即作一个分位数-分位数图：

http://en.wikipedia.org/wiki/Q-Q_plot

看看Kolmogorov–Smirnov检验（R.中的ks.test）

最近，我一直在比较分布，方法是计算它们的经验CDF之间的差异，然后根据此差异启动间隔。位置，比例和每条尾巴的分布之间的差异都对DECDF函数产生不同且相当明显的影响。