kstest_2s_2d(x1, x2, alpha)：进行双样本、双尾、二维的 Kolmogorov-Smirnov 检验，...

简介：
简介：kstest_2s_2d函数用于执行二维空间中两个独立样本分布间的双尾Kolmogorov-Smirnov检验，评估其在显著性水平alpha下的相似度。 双样本 Kolmogorov-Smirnov 检验是一种统计方法，用于判断两组数据是否来自相同的分布或不同的分布。零假设是两个数据集都来源于同一个连续概率分布。该检验适用于比较二维分布的情况。所用算法基于 Peacock 的研究。 使用说明如下：[H, pValue, KSstatistic] = kstest_2s_2d(x1, x2 [, alpha>]) 其中，x1 是一个 [Nx2] 矩阵，每行代表一个二维样本。x2是一个[Mx2]矩阵，同样表示一组二维样本。 可选参数 alpha 用于设定拒绝零假设所需的显著性水平（默认值为0.05）。H 是逻辑输出：true 表示应拒绝原假设；pValue 输出检验统计量的 p 值估计；KSstatistic 返回测试统计量的实际数值。 与 kstest2 不同，此函数仅执行双尾测试，因为 Peacock 的研究未提供单尾测试的方法。