传统的电子装备试验方法采用的是大子样检验法，从而不可避免地导致了试验周期长、试验成本高等问题，也给试验的组织、指挥、协调和实施带来了极大难度；同时，由于经典统计方法存在着一些难以克服的弊端，使得其越来越难于适应电子装备试验的需要。 本文面向电子装备试验的实际应用背景，将如何把Bayes小子样方法应用到电子装备试验中进行了研究，并结合试验的数据和结果进行了分析和对比，确定应用Bayes方法完全可以对传统的试验方法进行优化和改进。论文的主要工作有：针对电子装备试验的实际需要，推导论证了正态分布和二项分布未知参数的Bayes参数估计和假设检验结果，序贯验后加权检验(SPOT)和截尾SPOT结果；以雷达的探测距离和发现概率为例，详述了历史数据的获取及整理过程，对探测距离和发现概率进行了参数估计和假设检验，然后利用截尾SPOT方法预测了探测距离和发现概率试验中所需子样数，利用SPOT方法对探测距离和发现概率的指标进行了假设检验。通过与传统方法结果的对比分析，确定了Bayes方法在电子装备试验中应用的可行性和优越性。最后，总结了全文的工作，并提出了本课题未来需要解决的一些问题。