R中此二项式检验中的样本估计值是什么意思？

Question

此二项检验中的样本估计值是什么意思。 他们似乎并没有随着porbability of success改变而改变。 我试图在文档和Google中找到它的含义，但看不到它。 我也尝试过手工计算它，以检查它是否意味着什么，但仍然看不到它真正的含义。 任何想法？

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

我将使用您的第二段代码进行解释（所有代码都是相同的）。

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

但是，您观察到60成功。 这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。 计算公式为60 / 300 = 0.2 。

然后使用二项式检验来检验您观察到的6s的比例是否明显高于偶然预期的比例（例如，如果死是公平的，则为50）。