Statistics 仅使用x轴变量匹配两个直方图的算法

我有两个应该非常相似的直方图（通常是数据/模拟图）。乍一看，模拟分布似乎与数据分布存在偏移差异。一种简单的纠正方法是移动模拟直方图，使平均值与数据分布平均值相匹配。直方图是在循环中每个事件中填充的，因此在每个事件中，我填充（x轴值+移位值）以更正模拟。然而，该协议仅在分销的核心部分得到改进

我想知道是否有更聪明的方法/算法来修正模拟分布，以尽可能地匹配数据，仅使用修正x轴值的修正（即无事件数缩放），它需要应用于事件级别

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