本文主要是研究三種母體，包括常態(參數為i m 和2 i s )、指數(參 數為i m 和i s )及韋伯(參數為i v 和i b )母體。每一種母體又包含k (≧2) 個獨立的母體，我們希望從這k 個獨立的母體中選取出最佳的母體， 所謂的「最佳母體」定義為具有最大(或最小)參數的母體。由於這k 個獨立母體中的參數是已知或未知的情況，於是就利用了一個擇優程 序來找最佳母體，而它的正確選取機率至少要大於或等於一個事先決 定的機率值，稱為* P 。 利用擇優程序來找最佳母體，可事先依照我們的目的而決定* P ， 而且我們也希望在其他條件不變下，所選取的母體個數大小不要太 大，因為，如果包括太多的母體，對於作決策來說，並不十分理想。 本文主要是提供一個比Guttman 的推導方式更簡單的方法，來處 理擇優問題，其數值結果可以用模擬方法得到。利用得到的數值結 果，我們模擬其中一個情況(韋伯母體中參數i v 和i b 二者均為未知)， 看選取到的母體機率是否會接近我們事先決定的* P 機率值。 none
