1、“.....ˆ大学届学士学位毕业论文知广义似然比，故否定域其中满足由于时，，，因此利用总体分布表知，这样就可以计算出否定域。数学上可以证明，否定域是致最大功效无偏的。设，，，方差未知，记，，设由于当，时，数学上可以证明，关于分别是增函数和减函数，故否定域其中，为常数，满足所以否定域这里是适当的集合。广义似然比检验法在些分布中的应用由于正态总体在实际工作中最常见，数学处理上也比较成熟，下面首先讨论广义似然，则有......”。

2、“.....在使用广义似然比检验法时，关键在于能否找出满足。我们指出，广义似然比是充分统计量函数，从而否定域常常是由充分统计量来确定，实际上，若是充分统计量可以是向量远时较大，ˆ距ˆ较近时较小，当为真，则但时，。这样的检验法叫做广义似然比检验法，简称似然比检验法。这个方法在许多情形下常可导出有其中满足这里是预先给定的检验水平。从上面的讨论可得到如下结果，当ˆ距ˆ较的广义似然比。显然，直观上看，若是真的，则的最大似然估计应该很大可能属于，从而应该接近于反之，若的值太大就应该否定这样应取否定域ˆˆ的值。似然函数......”。

3、“.....ˆ，定义称ˆˆ为样本值对离散型分布可进行类似的讨论。设是的非空真子集，研究检验问题大学届学士学位毕业论文设是样本比较小，虽然不定是致的最大功效的。多数情况下可以证明对切，这里是备择假设，是参数真值是时检验法拒绝零假设的概率。设的分布密度是，在年提出的，它在假设检验中的地位相当于极大似然估计在点估计中的地位。这是个应用很广的方法，而且，它构造出的检验常具有种种最优性质。当样本量较大时，广义似然比检验否定域往往相当好即第二类的概率理，也就是说通过概率大小来判断ˆ和的差异。般情况下，样本值越多则检验得出的结论信赖度越大，这与大数定理是致的。原理广义似然比检验法是和切则称是检验水平为的致最大功效无偏否定域......”。

4、“.....基本原理及思想通常认为在概率很小的随机事件中次试验中几乎是不可能发生的即小概率原否定域。无偏否定域若对切，有则称是检验水平为的无偏否定域。致最大功效无偏否定域若是水平为的无偏否定域，而且对任何水平为的无偏否定域恒有。定义致最大功效否定域若的水平为而且对而且对切水平不超过的否定域均有大学届学士学位毕业论文切则称是检验水平为的致最大功效记为检验问题的表示设总体分布函数，，其中，这里为参数空间，记假设检验问题这里是待检验假设，是备择假设，与不相交，在很多情形下，这个事件发生的概率为犯第二类的概率。在检验中，我们自然希望找到犯两类的概率都很小，这是在做假设检验中直围绕的中心。检验水平在原假设下为真的情形下，样本值落入否定域......”。

5、“.....这里用表示的分布的参数的真值是时事件发生的概率或用记号表示。这里叫做的功效函数。第二类情形中，在原假设为假的情形下，样本值落入接受域。这这里用表示的分布的参数的真值是时事件发生的概率或用记号表示。这里叫做的功效函数。第二类情形中，在原假设为假的情形下，样本值落入接受域。这个事件发生的概率为犯第二类的概率。在检验中，我们自然希望找到犯两类的概率都很小，这是在做假设检验中直围绕的中心。检验水平在原假设下为真的情形下，样本值落入否定域，这事件发生的最大概率，记为检验问题的表示设总体分布函数，，其中，这里为参数空间，记假设检验问题这里是待检验假设，是备择假设，与不相交，在很多情形下，......”。

6、“.....无偏否定域若对切，有则称是检验水平为的无偏否定域。致最大功效无偏否定域若是水平为的无偏否定域，而且对任何水平为的无偏否定域恒有切则称是检验水平为的致最大功效无偏否定域。下面在正态总体中推导出来的都是致最大功效无偏否定域。基本原理及思想通常认为在概率很小的随机事件中次试验中几乎是不可能发生的即小概率原理，也就是说通过概率大小来判断ˆ和的差异。般情况下，样本值越多则检验得出的结论信赖度越大，这与大数定理是致的。原理广义似然比检验法是和在年提出的，它在假设检验中的地位相当于极大似然估计在点估计中的地位。这是个应用很广的方法，而且，它构造出的检验常具有种种最优性质。当样本量较大时，广义似然比检验否定域往往相当好即第二类的概率比较小，虽然不定是致的最大功效的......”。

7、“.....这里是备择假设，是参数真值是时检验法拒绝零假设的概率。设的分布密度是，对离散型分布可进行类似的讨论。设是的非空真子集，研究检验问题大学届学士学位毕业论文设是样本的值。似然函数，令ˆ，ˆ，定义称ˆˆ为样本值的广义似然比。显然，直观上看，若是真的，则的最大似然估计应该很大可能属于，从而应该接近于反之，若的值太大就应该否定这样应取否定域ˆˆ其中满足这里是预先给定的检验水平。从上面的讨论可得到如下结果，当ˆ距ˆ较远时较大，ˆ距ˆ较近时较小，当为真，则但时，......”。

8、“.....简称似然比检验法。这个方法在许多情形下常可导出有实用价值的具体否定域。在使用广义似然比检验法时，关键在于能否找出满足。我们指出，广义似然比是充分统计量函数，从而否定域常常是由充分统计量来确定，实际上，若是充分统计量可以是向量，则有，从而大学届学士学位毕业论文所以否定域这里是适当的集合。广义似然比检验法在些分布中的应用由于正态总体在实际工作中最常见，数学处理上也比较成熟，下面首先讨论广义似然比检验法在正态总体的各种检验问题，其次讨论二项分布指数分布及例子。广义似然比检验法在单个正态总体的应用单个正态总体均值设，已知，，，研究下列检验问题给定，样本是......”。

9、“.....得到ˆ，ˆ大学届学士学位毕业论文知广义似然比，故否定域其中满足由于时，，，因此利用总体分布表知，这样就可以计算出否定域。数学上可以证明，否定域是致最大功效无偏的。设，，，方差未知，记，，设由于当，时，数学上可以证明，关于分别是增函数和减函数，故否定域其中，为常数......”。