我会建议使用有代表性的地块。拉出 16 或 20 个主题，并在 4x4 或 4x5 图表中显示他们的 QQ 图。有时，您可以在同一个情节中绘制多个主题。这并不能替代其他表示拟合的方式，但另一方面，我认为您也不能避免这一步。它在面板（纵向）数据分析中被大量使用。你真的需要看看有代表性的情节。

参见本书中的图 12-1.3 。这不是分布，而是相同的想法：显示主题的样本图。

当然，您可以花哨并绘制 3d 图或等高线图，其中 x 轴是主题，但有时很难直观地分析这些图。不过，它们可能会揭示重要的模式。

更新您还可以显示 Kolmogorov-Smirnov 统计的直方图。确实，计算临界值的成本很高，但统计数据本身很容易计算。因此，您可以获得每个主题的 KS-stat，并显示获得值的直方图。这将为您提供一个很好的视觉提示，以了解伽马分布的总体拟合方式。这几乎就像自举。

我希望您能正确理解您的情况和问题。考虑到您的数据集的分布数量，在这种情况下，视觉探索方法（例如您提到的 QQ 图）是不可行的。因此，您必须求助于分析方法，例如拟合优度 (GoF)测试，正如上面评论中已经提到的那样。

由于您已告知分布参数是根据数据估计的，因此我假设您已经使用或计划使用其中一种分布拟合方法。最流行的拟合方法之一（与最小二乘法一起，在较小程度上）是最大似然估计 (MLE)，它通常很容易执行，例如，使用fitdistr()packageR中的函数MASS。但是，根据您的特定数据，拟合 viafitdistr() 可能不是那么简单。有些人更喜欢R包fitdistrplus，因为他们认为它更先进或更有用。

在这个简单的步骤之后，您需要验证估计结果，对连续数据使用以下一项或多项GoF 测试（考虑它们的优缺点）：卡方（通过 binning）、Kolmogorov-Smirnov（通过校正表值或蒙特卡洛模拟，我在这里列出只是为了完整性，因为你试图避免这种情况）、Anderson-Darling、Lilliefors、Cramér–von Mises 和 Watson。在性能方面，问题被简化为执行相对大量的非参数 GoF 测试，恕我直言，这可以通过在更强大的硬件上进行（即租用 Amazon EC2虚拟实例），或通过并行化代码。

回到你问题的本质，我对可能方法的想法是通过引导（类似于这个优秀答案中提出的方法）或某种平均方法来聚合结果，类似于集成方法（例如，看看在这篇研究论文中）。