bs和ks有什么区别?

BS和KS都是数据分析中常用的检验方法，但用途不同。BS通过重复抽样估计统计量的分布，适用于小样本或复杂模型；KS则直接比较两组数据的累积分布差异，常用于检验数据是否来自同一分布。BS计算量大但灵活，KS计算快速但依赖整体分布形状。

区别

BS（自助法）：通过从原始数据中有放回地重复抽样生成多个样本集，计算每个样本集的统计量，从而得到该统计量的经验分布。这种方法不依赖特定分布假设，适合小样本或模型不确定的情况，但计算耗时，需要大量重复抽样才能稳定结果。

KS（柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验）：直接比较两组数据的累积分布函数，找出最大差异值作为检验统计量。它适用于连续数据，能快速判断两组数据是否同分布，但对异常值敏感，且要求数据来自光滑分布，否则结果可能失真。