sas - 連続 (正のサポート) 分布をフィッティングするための Proc 単変量と Proc 重大度の違い

Question

私の目標は、肯定的なサポートがある任意の分布にデータを適合させることです。(ワイブル(2p)、ガンマ(2p)、パレート(2p)、対数正規(2p)、指数(1P)))。最初の試み、私は proc univariate を使用しました。これは私のコードです

proc univariate data=fit plot outtable=table;
   var week1;
   histogram / exp gamma lognormal weibull pareto;
   inset n mean(5.3) std='Standar Deviasi'(5.3) 
          / pos = ne  header = 'Summary Statistics';
   axis1 label=(a=90 r=0);
   run;

最初に気付いたのは、ワイブル分布の kolmogorov 統計が表示されていないことです。代わりに proc 重大度を使用しました。

proc severity data=fit print=all plots(histogram kernel)=all;
loss week1; 
dist exp pareto gamma logn weibull;
run;

これで、ワイブル分布の KS 統計が得られました。次に、proc 重大度と proc 単変量によって生成された KS 統計を比較しました。彼らは違います。なんで？どちらを使用すればよいですか?