[英]R binom.test roundoff error?
我对binom.test的操作感到困惑。
假设我想测试4/10成功的样本对p = 0.5。 P值应为:
P(X <= 4)+ P(X> = 6)或P(X <= 4)+ 1-P(X <= 5)
确实:
>pbinom(4,10,p=0.5) + 1-pbinom(5,10,0.5)
[1] 0.7539063
要么:
>binom.test(4,10,p=0.5)
Exact binomial test
data: 4 and 10
number of successes = 4, number of trials = 10, p-value = 0.7539
但现在我想测试95/150的样本对p = 0.66这里,期望值是99,所以P值应该是
P(X <= 95)+ P(X> = 103)或P(X <= 95)+ 1-P(X <= 102)
是的
>pbinom(95,150,.66) + 1-pbinom(102,150,.66)
[1] 0.5464849
但
>binom.test(95,150,.66)
Exact binomial test
data: 95 and 150
number of successes = 95, number of trials = 150, p-value = 0.4914
实际上,两个P值的差异恰好是dbinom(103,150,.66)
。 所以似乎R未能包括X = 103。
我可以猜到的唯一解释是,由于.66的不精确表示导致R仅错过X = 103,因此存在舍入误差。 这就是全部,还是还有其他事情发生?
这是用于计算binom.test中p值的代码(x = 95,n = 150,p = 0.66)
relErr <- 1 + 1e-07
d <- dbinom(x, n, p)
m <- n * p
i <- seq.int(from = ceiling(m), to = n)
y <- sum(dbinom(i, n, p) <= d * relErr)
pbinom(x, n, p) + pbinom(n - y, n, p, lower.tail = FALSE)
因此,binom.test看起来并不是对称的预期值。 它寻找第一个整数C,使得C大于或等于预期值,并且获得精确C成功的概率小于或等于获得正好x次成功的概率,直到relErr中的软糖因子。 因此,他们不是说p是“至少远离预期值”的概率,而是说p是概率至少与您获得的值一样小的概率。
在这种情况下,
dbinom(95,n,p)
是0.05334916。 因此,binom.test查找x的值,使得dbinom(x,n,p)小于0.05334916。 事实证明那些是0:95和104:150。 所以,binom.test返回值
sum(dbinom(0:95,n,p)) + sum(dbinom(104:150,n,p))
这是0.4914044。
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