单样本KS检验 - one-sample KS test

单样本 KS 检验是指通过一组观测数值，判断样本总体是否服从某种特定的理论分布，属于非参数检验方法。通过观察累积分布函数和理论累积分布函数之间的最大差分（取绝对值）计算而得。该拟合优度检验检验了观察值是否合理来自指定的分布。

语法：

...| score kstest cdf=<norm | lognorm | chi2> <required_cdf_parameters> alpha=<float> <field>

参数说明：

• cdf，用来指定需要检验的分布方式，不同分布方式对应的参数不同，必填。
  • cdf=norm，即正态分布，需要提供 loc 和 scale 两个参数。
    • loc<float>，位置参数
    • scale<float>，  尺度参数
  • cdf=lognorm。即对数正态分布，需要提供 s，loc 和 scale 三个参数。
    • s<float>，形狀参数
    • loc<float>，位置参数
    • scale<float>，  尺度参数
  • cdf=chi2，即卡方分布，需要提供 df,log 和 scale 三个参数。
    • df<int>，自由度
    • loc<float>，位置参数
    • scale<float>，  尺度参数

使用场景：

• 只能对单个字段做检验。
• 不支持模糊搜索（ *）。
• 单样本 KS 检验的的 H0 假设：样本数据所在总体服从已知分布；H1：样本数据所在总体不服从已知分布