r语言bpinom函数怎么使用

Python025

r语言bpinom函数怎么使用,第1张

r语言中bpinom函数的基本用法为：pbinom(x,size,,prob)，该函数为事件的累积概率，它用于表示概率的单个值。

例如：抛掷硬币100次，正面向上不超过50次的概率，即pbinom(50,100,0.5)。

r语言有四个内置函数来生成二项分布。它们的描述分别如下：

dbinom(x,size,prob)函数，该函数表示每个点的概率密度分布。

pbinom(x,size,prob)函数，该函数为事件的累积概率，它表示概率的单个值。

qbinom(p,size,prob)函数，该函数采用概率值，并给出累积值与概率值匹配的数字。

rbinom(n,size,prob)函数，该函数从给定样本产生给定概率的所需数量的随机值。

其中，x是数字的向量，p是概率向量，n是观察的数量，size是试验的数量，prob是每个试验成功的概率。

在诊断试验中，研究者希望考察不同诊断方法在诊断结果上是否具有一致性，比如：不同医务工作者对同一组病人的诊断结果是否一致、不同的诊断方法对同一个样本或研究对象的化验结果是否一致等。Cohen 等提出用 Kappa 值作为评价一致性的指标，并得到了广泛的应用，本节将向大家介绍不同条件下的一致性检验。

用于一致性检验的方法取决于数据类型（属性数据，顺序数据，连续数据）以及需要检验的结果组数。

以下是 irr 包中的diagnoses 数据集的一部分，包括三个医生对 30 位病人的诊断结果。

两组结果一致性检验： Cohen’s Kappa

多组结果一致性检验: Fleiss’s Kappa, Conger’s Kappa

如果出现多个评分者，将使用Fleiss’s Kappa。

当然也可以使用Conger’s (1980) 的方法计算精确的Kappa。（注意：目前不知道这个方法效果相对于普通的是好是坏。）