可能值得看看Anderson-Darling或Cramer-von Mises统计数据的一些变体。后者本质上是两个 CDF 之间的加权最小二乘距离。

QQ 图和 Kolmogorov-Smirnov 检验是两个广泛使用的选项。QQ 情节需要一定程度的专业知识，因为决定是基于您自己的判断。有关这两个测试的更多讨论，另请参阅此问题的答案。我在那里使用 Shapiro-Wilks 正态性检验，如果与正态分布进行比较，可以将其视为 KS 检验的参数对应物。

作为参考，我想指出教授的《比较分布》一书。博士。奥利维尔·萨斯。这给出了对该主题的参数、半参数和非参数方法的全面概述。

绘制它们的倒数，即绘制一个分位数-分位数图：

http://en.wikipedia.org/wiki/Q-Q_plot

看一下Kolmogorov–Smirnov 检验（ R 中的ks.test）