要解决az.plot_ppc观察到的曲线与实际数据的kde曲线不匹配的问题，可以尝试以下方法：

1. 增加样本量：增加模拟的样本量可以提高曲线的匹配度。可以尝试增加模拟的迭代次数或样本数量。

2. 更改模型参数：检查模型参数是否设置正确，并根据实际数据调整参数，以使模拟数据更好地匹配实际数据。

3. 调整模型结构：考虑修改模型的结构，以更准确地捕捉实际数据的分布特征。可能需要增加或减少模型的复杂度，以更好地拟合实际情况。

4. 使用其他模型：如果当前模型无法很好地匹配实际数据，可以尝试使用其他模型或更复杂的模型来获得更好的匹配度。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用PyMC3库中的az.plot_ppc方法观察到的曲线与实际数据的kde曲线不匹配的问题，并尝试解决该问题：

import pymc3 as pm
import arviz as az
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成实际数据
np.random.seed(123)
observed_data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100)

# 定义模型
with pm.Model() as model:
    mu = pm.Normal('mu', mu=0, sd=1)
    sigma = pm.HalfNormal('sigma', sd=1)
    obs = pm.Normal('obs', mu=mu, sd=sigma, observed=observed_data)
    
    # 进行推断
    trace = pm.sample(1000, tune=1000)
    
    # 使用az.plot_ppc观察到的曲线与实际数据的kde曲线不匹配
    az.plot_ppc(trace, model=model)
    plt.show()

通过调整模型参数、增加样本量或者尝试其他模型，可以尝试解决az.plot_ppc观察到的曲线与实际数据的kde曲线不匹配的问题。