% KSTEST2   2 標本に対するコルモゴルフ-スミルノフ適合に関する仮説検定
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%   H = KSTEST2(X1,X2,ALPHA,TAIL) は、独立な無作為標本 X1 と X2 が、
%   同じ連続な母集団から抽出したものか否かを決定するコルモゴルフ-スミルノフ
%   (K-S) 検定を行います。ALPHA と TAIL は、オプションのスカラ入力です。
%   ALPHA は希望する有意水準 (デフォルト = 0.05) で、TAIL は検定のタイプ
%   (デフォルト = 0) を示します。H は、仮説検定の結果を示します。
%      H = 0 => は、有意水準 ALPHA で帰無仮説を棄却できません。
%      H = 1 => は、有意水準 ALPHA で帰無仮説を棄却します。
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%   S1(x) と S2(x) をそれぞれ標本ベクトル X1 と X2 からの経験的な分布
%   関数とし、F1(x) と F2(x) を真の (しかし未知の) 母集団 CDF に対応する
%   ものとします。2 標本 K-S 検定は、TAIL で指定される対立仮説に関して、
%   すべての x に対して F1(x) = F2(x) であるという帰無仮説を検定します。
%       'unequal' -- "F1(x) は F2(x) と等しくない" (両側検定)
%       'larger'  -- "F1(x) > F2(x)" (片側検定)
%       'smaller' -- "F1(x) < F2(x)" (片側検定)
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%   TAIL = 'unequal', 'larger', 'smaller' に対して、検定統計量は、それぞれ、
%   max|S1(x) - S2(x)|, max[S1(x) - S2(x)] と max[S2(x) - S1(x)] です。
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%   帰無仮説を棄却する決定は、有意水準 ALPHA が、P 値に等しいか、それより
%   高い場合です。
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%   X1 と X2 は、それぞれ、長さ N1 と N2 のベクトルで、同じ分布からの
%   無作為標本を表します。欠測値は、NaN (Not-a-Number) で表され、無視
%   されます。
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%   [H,P] = KSTEST2(...) は、漸近的な P-値 P も出力します。
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%   [H,P,KSSTAT] = KSTEST2(...) は、TAIL で設定された検定タイプに対して、
%   上で設定した K-S 検定統計量 KSSTAT も出力します。
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%   漸近 P-値は、大きい標本サイズにより精度が高くなり、標本サイズ N1 と 
%   N2 が (N1*N2)/(N1 + N2) >= 4 のような場合、非常に正確であると考え
%   られています。
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%   参考 KSTEST, LILLIETEST, CDFPLOT.


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