kstest_2s_2d(x1, x2, alpha)：执行双样本、双尾、二维 Kolmogorov-Smirnov 检验，具有准确的 p 值-matlab开发

双样本 Kolmogorov-Smirnov 检验是一种统计检验，用于确定两组数据是来自相同还是不同的分布。 零假设是两个数据集都来自相同的连续分布。 此处包含的测试旨在比较二维分布。 该函数中的算法取自 Peacock [1]。 用法：[H, pValue, KSstatistic] = kstest_2s_2d(x1, x2 <, alpha>) 'x1' 是一个 [Nx2] 矩阵，每行包含一个二维样本。 “ x2”是[Mx2]矩阵，每行同样包含一个二维样本。 可选参数 'alpha' 用于设置拒绝原假设所需的显着性水平。 'H' 是一个逻辑值：true 表示应该拒绝原假设。 “pValue”是检验统计量的 P 值的估计值。 “KSstatistic”是测试统计量的原始值（[1] 中的“D”）。 对比kstest2，这个函数只能进行双尾测试。 这是因为 Peacock 没有提供一种在