众所周知统计推断有三种理论：普遍承认的Neyman理论（频率学派），Bayes推断和信仰推断（Fiducial）。Bayes推断基于后验分布，由先验分布和样本分布求得。信仰推断是基于信仰分布（Confidence　Distribution，简称CD），直接利用样本求得。两者推断方式一致，都是用分布函数作推断，称为分布推断。从分析传统的参数估计、假设检验特性来看，经典统计推断也可以视为分布推断。通常将置信上限看做置信度的函数。其反函数，即置信度是置信上界的函数，恰是分布函数，该分布恰是近年来引起许多学者兴趣的CD。在本文中，基于随机化估计（其分布是一CD）的概率密度函数，提出VDR检验,掌见正态分布期望或方差的检验，多元正态分布期望的Hoteling检验等是其特例。VDR（vertical　densityrep　resentation）检验适合于多元分布参数检验，实现了非正态的多元线性变换分布族的参数检验。VDR构造的参数的置信域有最小Lebesgue测度。