1、在前面的课程中，我们已经了解了假设检验的基本思想，并讨论了当总体分布为正态时，关于其中未知参数的假设检验问题 . 然而可能遇到这样的情形，总体服从何种理论分布并不知道，要求我们直接对总体分布提出一个假设 .例如，从 1500到 1931年的 432年间，每年爆发战争的次数可以看作一个随机变量，椐统计，这 432年间共爆发了 299次战争，具体数据如下 :战争次数 X0123422314248154 发生 X次战争的年数在概率论中，大家对泊松分布产生的一般条件已有所了解，容易想到，每年爆发战争的次数，可以用一个泊松随机变量来近似描述 . 也就是说，我们可以假设每年爆发战争次数分布 X近似泊松分布
2、 .上面的数据能否证实 X 具有泊松分布的假设是正确的？现在的问题是：又如，某钟表厂对生产的钟进行精确性检查，抽取 100个钟作试验，拨准后隔 24小时以后进行检查，将每个钟的误差（快或慢）按秒记录下来 .问该厂生产的钟的误差是否服从正态分布？再如，某工厂制造一批骰子，声称它是均匀的 .为检验骰子是否均匀，要把骰子实地投掷若干次，统计各点出现的频率与 1/6的差距 .也就是说，在投掷中，出现 1点， 2点， ， 6点的概率都应是 1/6.得到的数据能否说明 “骰子均匀 ”的假设是可信的？问题是：K.皮尔逊这是一项很重要的工作，不少人把它视为近代统计学的开端 .解决这类问题的工具是英国统计学家K.皮尔逊在 1900年发表的一篇文章中引进的所谓 检验法 .检验法 是在总体 X 的分布未知时，根据来自总体的样本，检验关于总体分布的假设的一种检验方法 . H0： 总体 X的分布函数为 F(x) 然后根据样本的经验分布和所假设的理论分布之间的吻合程度来决定是否接受原假设 . 使用 对总体分布进行检验时，我们先提出原假设 :检验法这种检验通常称作 拟合优度检验 ，它是一种非参数检验 .在用 检验假设 H0时，若在 H0下分布类型已知，但其参数未知，这时需要先用极大似然估计法估计参数，然后作检验 . 检验法分布拟合的 的基本原理和步骤如下 :检验法
