R 语言经典实例（原书第 2 版）

236

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第

9

章

的

p

值则不能提供这样的证据。

9.11.3 讨论

假设你在棒球赛季开始时遇到芝加哥小熊队吼叫着的粉丝。小熊队已经打了 20 场比赛，

赢了 11 场比赛，或者说赢得 55％的比赛。基于这些证据，球迷“非常自信”小熊队将

在今年赢得一半以上的比赛。他们应该那么自信吗？

prop.test 函数可以评估球迷的逻辑。在这里，观察的数量是

n

= 20，成功的数量是

x

=

11，

p

是赢得比赛的真实概率。我们想知道基于这些数据得出

p

> 0.5 是否合理。通常

情况下，prop.test 会检验

p

≠

0.05 的情况，但我们可以通过设置 alternative=

"greater" 来检查

p

> 0.5：

prop.test(11, 20, 0.5, alternative = "greater")

#>

#> 1-sample proportions test with continuity correction

#>

#> data: 11 out of 20, null probability 0.5

#> X-squared = 0.05, df = 1, p-value = 0.4

#> alternative hypothesis: true p is greater than 0.5

#> 95 percent confidence interval:

#> 0.35 1.00

#> sample estimates:

#> p

#

> 0.55

函数 prop.test 的输出显示一个大的

p

值， ...