判决准则（decision rule），工学-信息与通信工程-信号检测与估计-假设检验-判决准则，在假设检验中，用来对观测数据进行判决的依据。假设检验是用来判断样本和样本，样本和总体的差异是由抽样误差引起的还是本质差别造成的统计判断方法。常用的判决准则包括贝叶斯准则、最大似然准则、最小错误概率准则、极小极大准则，奈曼-皮尔逊准则等。①贝叶斯准则。已知类条件概率密度参数表达式和先验概率，利用贝叶斯公式转换成后验概率，根据后验概率大小进行决策分类。②最大似然准则。已知类条件概率密度参数表达式而先验概率未知，基于似然函数的大小对观测数据进行决策分类。③最小错误概率准则。已知类条件概率密度参数表达式和先验概率，利用第一类错误（虚警概率）和第二类错误（漏警概率）最小化准则对观测数据进行分类判决。④极小极大准则。已知类条件概率密度参数表达式和代价因子，使最大可能的警限代价最小化。⑤奈曼-皮尔逊准则。已知类条件概率密度参数表达式，而先验概率和代价因子未知，在限定虚警概率水平的条件下，使漏警概率尽可能小。