以下方法用于单侧测试。我试图使用这两种方法来获得p值，在二项式假设检验的情况下它应该是相同的。但我的价值观略有不同。
pi.H0 <- 0.65
n <- 121
alpha <- 0.05
pbar <- 87/121
( x.hi <- qbinom(1-alpha,size=n,prob=pi.H0) ) # upper critical value **##87**
( pi.hi <- pbinom(x.hi,size=n,prob=pi.H0,lower.tail=FALSE) ) # exact upper alpha **##0.043**
通过使用binom.test，我收到了一个不同的pvalue。
binom.test（87,121,0.65，alternative =“greater”，conf.level = 0.95）
Exact binomial test
data: 87 and 121
number of successes = 87, number of trials = 121, p-value = 0.06552
alternative hypothesis: true probability of success is greater than 0.65
95 percent confidence interval:
0.644058 1.000000
sample estimates:
probability of success
0.7190083