通常情况下,我们知道累积分布函数(cdf)与其经验分布函数(empirical distribu-tion)有一致收敛性质,但是若用阶梯函数形式的经验分布函数作为cdf的估计,效果往往不是很理想.结合有关方面的文献,在随机样本给定的前提下,一种代入类型(plug-in)的核函数(kernel function)可以作为cdf的估计,而这种估计是光滑的.在文献[7]中,我们要求这样的cdf具有赫尔德连续性(Holder continuity),并证明了此种光滑估计量与经验分布函数的一致逼近性质.众所周知,柯尔莫戈洛夫分布(Kolmogorov distribution)应用了累积分布函数cdf及其经验分布函数的收敛性质,那么结合新提出的光滑估计量与cdf的一致收敛性,我们就可以得到一条由此光滑估计量生成的cdf的光滑同时置信带.本文中,我们使用两种不同的自动窗宽对随机样本进行了大量的模拟研究,模拟结果验证了文章的理论结果.