我們依然用kolmogorov-smirnov連續分布檢驗法來檢驗乙個連續分布是否是服從t分布。
原假設為h0:資料集符合t分布
研究假設h1:樣本所來自的總體分布不符合t分布。
令f0(x)表示預先假設的理論分布，fn(x)表示隨機樣本的累計概率(頻率)函式.
統計量d為: d=max|f0(x) - fn(x)|
d值越小，越接近0，表示樣本資料越接近t分布
p值，如果p-value小於顯著性水平α(0.05)，則拒絕h0
> set.seed(1000)
> data<-rt(1000, 1,2)
> ks.test(data, "pt", 1, 2)
one-sample kolmogorov-smirnov test
data: data
d = 0.0254, p-value = 0.5389
alternative hypothesis: two-sided
結論: d值很小, p-value>0.05，不能拒絕原假設，所以資料集data符合自由度為=1, ncp=2的t分布
R與指數分布（3）分布的檢驗
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