Straipsnyje [5] buvo pasiūlyta paprasta, adaptyvi ir skaitiškai efektyvi procedūra didelio matavimo duomenų (neparametrinėms) hipotezėms tikrinti. Procedūra remiasi randomizacija, saviranka, specialia duomenų rinkinio suskaidymo procedūra ir χ2 tipo testais. Tačiau χ2 testas turi mažą galią, kai nukrypimai nuo nulinės hipotezės yra maži arba išsklaidyti. Šiame darbe vietoje jo siūlomas kitas testas, kuris remiasi neparametriniu didžiausio tikėtinumo empiriniu Bajeso įvertiniu pagalbiniame
neparametriniame skirstinių mišinių modelyje.