Binomial_test.R

# Test binomial exacto

# Al lanzar una moneda 20 veces se obtienen 14 caras y 6 cruces
# ¿Se ajusta a una probalidad del 50%?

print(binom.test(14,20))

## 
##  Exact binomial test
## 
## data:  14 and 20
## number of successes = 14, number of trials = 20, p-value = 0.1153
## alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 0.5
## 95 percent confidence interval:
##  0.4572108 0.8810684
## sample estimates:
## probability of success 
##                    0.7

# Al lanzar un dado 30 veces se obtienen 8 veces el 2
# ¿Se ajusta a una probabilidad de 1/6?

print(binom.test(8,30,p=1/6))

## 
##  Exact binomial test
## 
## data:  8 and 30
## number of successes = 8, number of trials = 30, p-value = 0.1432
## alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 0.1666667
## 95 percent confidence interval:
##  0.1227948 0.4588937
## sample estimates:
## probability of success 
##              0.2666667

# Interpretación: si p-value > 0.05 lo observado no se desvía de lo esperado