检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]江苏无锡市教育研究中心,江苏无锡214001 [2]大连理工大学数学系,大连116024
出 处:《山西大学学报(自然科学版)》2008年第4期477-485,共9页Journal of Shanxi University(Natural Science Edition)
摘 要:我国目前所引述的Neyman-Pearson基本引理(下简称N-P引理),可谓是五花八门、应有尽有.就其证明的严密性而言,要么只给出了一致最大功效检验(下简记UMPT)函数的非随机化检验形式,要么仅局限于其充分性的证明.文章从N-P引理的本质特征出发,把的随机化检验形式,和引理的充要条件的证明统一在一起,因而形式更为完美,证明更加严谨,并且还给出了它直观的图像表示和扩大了检验函数的集类Fφ.A refined version and a much more precise proof for the classical Neyman-Pearson fundamental lemma in statistics is introduced. It avoids some inaccuracies and incompleteness in the statement and proof of the lemma as having been found in several Chinese textbooks of statistics.
分 类 号:O212.4[理学—概率论与数理统计]
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