
R語言中執(zhí)行二項分布檢驗
我們在做某項決定時, 我們希望證明給出的假設(shè)并不是偶然成立,而是具有統(tǒng)計顯著性.在假設(shè)檢驗中存在兩種假設(shè):原假設(shè)以及備擇假設(shè)(稱為研究假設(shè)),假設(shè)檢驗的結(jié)果的目的是驗證實驗結(jié)果是否顯著,如果備擇假設(shè)是可以接收的,則通常原假設(shè)不成立。
#載入數(shù)據(jù)
library(stats)
#賭徒擲骰問題,在315次比賽中贏了92次,可以建立精確的二項分布判斷其是否作弊
binom.test(x=92,n=315,p=1/6)
Exact binomial test
data: 92 and 315
number of successes = 92, number of trials = 315, p-value = 3.458e-08
alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 0.1666667
95 percent confidence interval:
0.2424273 0.3456598
sample estimates:
probability of success
0.2920635
分析
H0(原假設(shè)):沒有作弊的情況下成功的概率與期望值相同,u = u0
H1(備擇假設(shè)):沒有作弊的情況下成功的概率與期望值不同,u!=u0
t檢驗的 p = 3.458e-08 < 0.05
a = 0.05表示的是面積
重復(fù)一遍,“P值就是當原假設(shè)為真時,比所得到的樣本觀察結(jié)果更極端的結(jié)果出現(xiàn)的概率”。如果P值很小,就表明,在原假設(shè)為真的情況下出現(xiàn)的那個分布里面,只有很小的部分,比出現(xiàn)的這個事件(比如,Q)更為極端。沒多少事件比Q更極端,那就很有把握說原假設(shè)不對了.在本例中p值表示大于92的所有概率之和,幾何意思是轉(zhuǎn)化為平均數(shù)=0,方差為1的標準正態(tài)分布中所占的面積,比0.05面積小很多。
因此拒絕H0,接收H1。
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