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多元非均衡数据是研究中常见的一种数据形态。尤其是在稀有疾病分析、质量监控等领域，不同组别的样本量存在明显差别的情况时有发生，而目前针对这种数据的统计方法较少，且主要集中于分类问题。本文提出了一种应用于多元数据同分布检验的非参数方法，该方法具有很多良好的性质，如无需提前假设分布、有效性、相合性等。该方法不仅在一般情形下具有较高的功效，针对非均衡数据尤其有效。文章证明了当较小的样本量固定时，随着样本量比例的增加，检验的功效呈上升趋势。蒙特卡洛模拟结果显示，该方法在多种情形下均可在控制第一类错误的前提下，检测出不同分布之间的差异，即使两者之间差异极为微小。作为其他统计学习方法的基础，上述良好性质和效果使得该方法易于被推广至广泛的应用领域。