Question

此二元测试中的样本估计值是什么意思。 porbability of success中的变化似乎没有变化。我试图在文档和谷歌上找到它的含义，但无法看到它。我也尝试手动计算它，检查它是否意味着什么，但我仍然无法看到它的真正含义。 有什么想法吗？

binom.test（60,300,0.3）

    Exact binomial test

data:  60 and 300
number of successes = 60, number of trials = 300, p-value = 0.0001137
alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 0.3
95 percent confidence interval:
 0.1562313 0.2498044
sample estimates:
probability of success 
               0.2

binom.test（60,300,1 / 6）

    Exact binomial test

data:  60 and 300
number of successes = 60, number of trials = 300, p-value = 0.1216
alternative hypothesis: true probability of success is not equal to     0.1666667
95 percent confidence interval:
0.1562313 0.2498044
sample estimates:
probability of success 
                0.2

binom.test（60,300,0.5）

    Exact binomial test

data:  60 and 300
number of successes = 60, number of trials = 300, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 0.5
95 percent confidence interval:
 0.1562313 0.2498044
sample estimates:
probability of success 
                 0.2

Answer 1

我将使用你的第二块代码来解释（对所有人来说都是一样的。）

想象一下，掷骰子。如果骰子公平，滚动6的概率为1/6。这是binom.test函数的第三个参数。因此，在您的示例中，您期望的成功是300 / 6 = 50。这意味着1/6的（假设的）成功概率。

但是，您观察到60次成功。这些60观察到的成功用于计算成功样本估计值，即您在底部看到的值。这计算为60 / 300 = 0.2。

然后使用二项式检验来测试您观察到的6s的比例是否显着高于偶然预期的比例（即，如果死亡是公平的话，则为50）。

在R中的这个二元测试中，样本估计是什么意思？

1 个答案: