复合二元假设检验（存在未知复合二元假设检验参数)7.贝叶斯a.数据模型/假设未知参数矢量9.和θ看作作为具有已知先验PDFp()和p(①)的随机矢量。条件PDFp(x|0,H.)假定使已知的。b.检测器p(xe;H)p()de)L(x) = P(x;H)如果则判H,p(x;Ho)( p(x[00; H)p0 )d00
复合二元假设检验（存在未知 参数） 11 1 1 1 0 01 0 0 (| ; ) ( ) (; ) (; ) 1 (| ; ) ) ( ) p Hp d p H p H p Hp d L x H θ θθ θ θθ γ ∫ == > ∫ x x x x 如果 , 则判 。 0 1 0 1 0 0 ( ) ( ) (| , ) p p p H θ θ θ θ θ 7.贝叶斯 a.数据模型/假设 未知参数矢量 和 看作作为具有已知先验PDF 和 的随机矢量。条件PDF x 假定使已知的。 b.检测器 复合二元假设检验
复合二元假设检验（存在未知复合二元假设检验参数)7.贝叶斯c.最佳准则由于未知参数通过积分而消除，所以最佳准则与Neyman-Pearson相同（第1条）。d. 性能:没有一般的结果，e.说明：y的确定请参见Neyman-Pearson准则。积分可能难以求出，这依赖于先验PDF的选择
复合二元假设检验（存在未知 参数） c. 7.贝叶斯 最佳准则 由于未知参数通过积分而消除,所以最佳准则与 Neyman-Pearson相同(第1条)。 d.性能: 没有一般的结果。 e.说明: 的确定请参见Neyman-Pearson准则。积分可能 γ 难以求出,这依赖于先验PDF的选择。 复合二元假设检验
复合二元假设检验复合二元假设（存在未知参数但没有多余参数在H.和H,条件下的PDF除了未知参数矢量的值不同之外是相同的,PDF用p(x;)表示其中0是r×1的。假设(或参数)检验是H。 : 0 = 0Hi : 0 ± 0
复合二元假设(存在未知参数, 但没有多余参数) 复合二元假设检验 0 1 0 0 PDF PDF p(x; ) , : : H H θ θ θ θ θ θ θ × = ≠ 0 1 在 和 条件下的 除了未知参数矢量 的值 不同之外是相同的, 用 表示 其中 是r 1的。假设(或参数)检验是 H H