似然比检验的原假设是什么 是反映真实性的一种指标，属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。即有病者中得出某一筛检试验结果的概率与无病者得出这一概率的比值。
卡方检验的应用条件 1.随机样本数据；2.卡方检验的理论频数不能太小.两个独立样本比较可以分以下3种情况：1.所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40，用Pearson卡方进行检验.2.如果理论数T但T≥1，并且n≥40，用连续性校正的卡方进行检验.3.如果有理论数T或n，则用Fisher’s检验.上述是适用于四格表.R×C表卡方检验应用条件：1.R×C表中理论数小于5的格子不能超过1/5；2.不能有小于1的理论数.我的实验中也不符合R×C表的卡方检验.可以通过增加样本数、列合并来实现.
x~U（0，θ）均匀分布的充分统计量及分布 样本x1.xn的联合密度函数为 p（x1.xn；θ） (1/θ)^n*I（x(n)θ) 由因子分解定理 T=x(n)是θ的充分统计量 分布 F(x)= 0 x x/θ 0θ 1 x>；θ
