Distribusi nilai-p yang tidak seragam ketika mensimulasikan tes binomial di bawah hipotesis nol

Saya mendengar bahwa di bawah hipotesis nol, distribusi nilai-p harus seragam. Namun, simulasi uji binomial dalam MATLAB menghasilkan distribusi yang sangat berbeda dari seragam dengan rata-rata lebih besar dari 0,5 (0,518 dalam kasus ini): masukkan deskripsi gambar di sini

coin = [0 1];
success_vec = nan(20000,1);

for i = 1:20000
    success = 0;
    for j = 1:200
        success = success + coin(randperm(2,1));
    end
    success_vec(i) = success;
end

    p_vec = binocdf(success_vec,200,0.5);
    hist(p_vec);

Mencoba mengubah cara saya menghasilkan angka acak tidak membantu. Saya sangat menghargai penjelasan apa pun di sini.

— TanZor
sumber

n / 2 + 1

$n/2 + 1$

Apa tepatnya yang dilakukan "uji binomial" Matlab?

— whuber

Tampaknya ini adalah tes binomial poster, binocdfhanya CDF dari binomial uk.mathworks.com/help/stats/binocdf.html

— conjugateprior

$p$ $H_0$

Seperti yang disebutkan James Stanley dalam komentar, distribusi statistik uji berbeda, sehingga hasilnya tidak berlaku. Anda mungkin tidak memiliki kesalahan sama sekali dalam kode Anda (meskipun saya tidak akan menampilkan distribusi diskrit dengan histogram, saya condong ke arah menampilkan cdf atau PMF, atau lebih baik, keduanya).

$F(x)=x$

masukkan deskripsi gambar di sini

Sangat mungkin untuk menghitung distribusi ini dengan tepat, daripada mensimulasikan - tetapi saya telah mengikuti petunjuk Anda dan melakukan simulasi (meskipun yang lebih besar dari yang Anda miliki).

$n$

$\alpha$

— Glen_b -Reinstate Monica
sumber

Terima kasih Glen dan @JamesStanley! Saya mencoba memahami apa sebenarnya artinya distribusi nilai-p tidak seragam, dan apa konsekuensinya dalam hal pengujian hipotesis - tetapi untuk itu saya kira saya hanya akan menyelami wikipedia :)

— TanZor

α

$\alpha$

F (x)

$F(x)$

x

$x$

A.Donda, Glen_b - terima kasih! Anda sangat membantu.

— TanZor