本文研究相协样本下多维参数空间情形的假设检验问题，在较一般的条件下，得到了似然比统计量以及拟合优度统计量的渐近分布，全文分为三个章节:　　第一章为绪论，分别介绍了相协样本的研究概况，似然比统计量的研究进展，拟合优度统计量的研究进展以及本文研究内容和创新点.　　第二章研究相协样本下似然比检验统计量的渐近分布.本文借鉴独立样本下的似然函数形式，在简单原假设和复合原假设两种情况下分别给出了似然比统计量的具体形式，并讨论它们的渐近分布，最终得到两种情况下的渐近分布都为加权x2-分布，其较好的模拟结果也体现了结论的实际价值，　　第三章研究相协样本下拟合优度检验统计量的渐近分布.根据样本总体的分布是否含参数，我们分两种情况分别构造检验统计量，借助幂等阵的特殊性质化简矩阵的秩，从而得出两种情况下拟合优度统计量的渐近分布都为加权x2-分布.　　本文的创新性体现在如下三个方面:　　1.巧妙地运用一维参数下的相关结论，借助多维向量的泰勒展开和对称非负定矩阵的分解，将一维参数下的结论推广到多维参数的一般情况.　　2.通过数据模拟比较，体现了相协样本下似然比统计量的渐近分布有其实际价值.　　3.借助幂等阵的特殊性质化简矩阵的秩，从而得到了拟合优度统计量渐近分布的具体形式.