R语言如何计算二项式置信区间

在这篇文章中，我们将讨论如何在R编程语言中计算二项式置信区间。我们可以通过以下公式来计算二项式置信区间。

p +/- z*(√p(1-p) / n)

其中。

p是指成功的比例
z是选择的值
n为样本量

我们可以通过以下方法进行计算

方法1：使用prop.test()函数

这个函数用于计算95%的二项式置信区间。

语法：prop.test(x, n, conf.level=.95, correct=FALSE)

其中

x是输入变量
n是样本大小
conf.level是用于计算95%二项式置信区间的置信度。

# calculate for 34
print(prop.test(x = 34, n = 100,
                conf.level = .95,
                correct = FALSE))

输出

    1-sample proportions test without continuity correction

data:  34 out of 100, null probability 0.5
X-squared = 10.24, df = 1, p-value = 0.001374
alternative hypothesis: true p is not equal to 0.5
95 percent confidence interval:
 0.2546152 0.4372227
sample estimates:
   p 
0.34

方法2：使用binconf()函数

binconf()函数在Hmisc软件包中可用。要安装这个包，请运行以下命令。

install.packages("Hmisc")

binconf()的语法

语法：binconf(x, n, alpha)

其中

x是输入变量
n是样本大小
alpha是二项式置信度

# load the library
library(Hmisc)
 
# calculate for 34 with 95%confidence level
print(binconf(x=34, n=100,
              alpha=.05))

输出

 PointEst     Lower     Upper
     0.34 0.2546152 0.4372227

方法3：用公式计算置信区间

在这种方法中，我们将在R中使用二项式置信区间，使用这个公式。

语法：p + c(-qnorm(1-a/2), qnorm(1-a/2))*sqrt((1/100) p(1-p))

其中

p是比例值
a是显著性水平

# p value
p = 52/56
 
# alpha  value
a = 0.05
 
# calculate binomial  interval
print(p + c(-qnorm(1-a/2),
            qnorm(1-a/2))*sqrt((1/100)*p*(1-p)))

输出