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变点问题自上世纪五十年代以来一直是统计界的热点问题之一，它不仅在质量控制中得到大量的关注和研究，而且在流行病学、地理科学、信号过程、经济学、金融等领域中也有广泛的应用。本文主要利用经验似然以及Jackknife经验似然方法研究均值变点和回归变点的检测问题，探讨了相应的检验统计量在原假设下的渐近分布，以及在备择假设下检验的一致性与变点位置估计的相合性等理论性质。 本研究主要内容包括：⑴利用Jackknife经验似然方法检测均值交点问题.证明了在满足一些正则条件的情形下，所构造的Jackknife经验似然比统计量在原假设下渐近服从极值型分布，以及给出了在备择假设下，该检验的一致性和变点位置估计的相合性的理论结果。此外，通过模拟数据和实际例子的应用，证实了该方法的有效性。⑵借助Jackknife经验似然研究了两样本的均值检验问题。对所构造的检验统计量，建立了相应情形下的Wilks定理，并且给出了该统计量的Bartlett校正结果。⑶研究了带有冗余参数的线性回归模型中回归变点的检测问题.构造了基于经验似然的统计量，建立了类似Cs(o)rgó& Horváth(1997)的极值分布的理论结果，并且模拟结果与实例分析论证了它的有效性。⑷探讨了基于Jackknife经验似然的回归变点检测问题.通过Jackknife伪值定义检验统计量，得到了相应统计量的渐近分布及变点位置估计相合性的理论结果.值得注意的是，此方法在计算上十分方便。⑸基于Jackknife经验似然，考虑了两样本回归系数之差的假设检验问题.构造相应的统计量并且建立与之对应的Wilks定理。另外，Bartlett校正技术的应用，提高了置信区域的准确性。