我们研究了计算概率分布之间统计相似性的问题。对于有限的样品空间上的分布P和Q，它们的统计相似性定义为S Stat（P，Q）：= P X Min（p（x），q（x））。统计相似性是分布之间相似性的基本量度，具有几种自然解释，并捕获了预测和假设测试问题中的贝叶斯错误。最近的工作已经确定，有些令人惊讶的是，即使对于简单的产品分布，精确的计算统计相似性也是＃p -hard。这激发了设计统计相似性的近似算法的问题。我们的主要贡献是用于估计两个产品分布之间统计相似性的完全多项式确定性近似方案（FPTA）。为了获得此结果，我们引入了背包问题的新变体，我们称之为“掩盖背包”问题，并设计了一个FPTA，以估算此问题的多维版本的解决方案数量。这种新的技术贡献可能具有独立的利益。此外，我们还建立了一个完全的硬度结果。我们表明，当p和q是估计统计相似性的NP -HARD是内度2的贝叶斯净分布时。