Python和R中的二项式检验

Question

我正在尝试用Python重新实现最初在R中开发的二项式检验，但我不确定是否使用了正确的功能。

在R中，我得到：

> binom.test (2, 8, 11/2364, alternative = "greater")
0.25

使用 Python 和 SciPy，我可以完成以下操作：

from scipy.stats import binom
binom.sf(2, 8, float(11)/float(2364))
5.5441613055814931e-06

实际上，我必须执行 binom.sf(2, 8, float(11)/float(2364))，以确保由于整数除法而导致的第三个参数不为0。

为什么这些值不同？我是否需要为Scipy / binom.sf指定时刻？ 我应该使用其他库吗？

- El Dude

---

Scipy有scipy.stats.binom_test函数，因此不需要使用生存函数。如果要使用binom.sf得到相同的结果，则需要使用binom.sf(1, 8, float(11)/float(2364))，因为您希望包括2的概率。 - Marius

0 是草稿中未删除的一行，抱歉... - El Dude

Answer 1

这是我在R中得到的结果：

> binom.test(2, 8, 11/2364, alternative = "greater")

    Exact binomial test

data:  2 and 8
number of successes = 2, number of trials = 8, p-value = 0.0005951
alternative hypothesis: true probability of success is greater than 0.00465313
95 percent confidence interval:
 0.04638926 1.00000000
sample estimates:
probability of success 
                  0.25 

>

请注意，p值为0.0005951。

将其与scipy.stats.binom_test的结果进行比较（仅返回p值）:

In [25]: from scipy.stats import binom_test

In [26]: binom_test(2, 8, 11/2364, alternative='greater')
Out[26]: 0.00059505960517880572

这与R的结果一致。

要使用scipy.stats.binom的生存函数，您需要调整第一个参数（正如Marius在注释中所指出的）：

In [27]: from scipy.stats import binom

In [28]: binom.sf(1, 8, 11/2364)
Out[28]: 0.00059505960517880572

我正在使用Python 3，所以11/2364等于0.004653130287648054。如果您使用的是Python 2，请确保将该分数写为11.0/2364或float(11)/2364。

- Warren Weckesser