如何检验两个样本是同分布的？

如果是非数值的样本(multinomial)，那么可以用卡方检验。

如果是数值样本，可以用柯尔莫哥洛夫-斯摩洛夫检验(K-S test)。

Categorical的数据：用卡方检验

Numerical的数据：用KS

Binary的数据：用T test

提一个我目前正在看而且比较冷门的吧，Wasserstein distance. 

我觉得挺有帮助的参考文章有 Wasserstein GAN and the Kantorovich-Rubinstein Duality 还有 stackExchange上面这个问题Kullback-Leibler distance for comparing two distribution from sample points (原本以为KL divergence也可以的但是看了这个之后就有些犹豫了就不说出来了hhh)

说一个不用假设检验的想法，对于数值的概率分布，把两个分布的累积分布函数的曲线画出来，然后求两个曲线的距离（L1或者L2）。人为设置一个阈值，小于它就说明它们两条曲线够接近，分布够相似。