如何计算R中的二项式置信区间？

在R中，可以使用binom.test()函数来计算二项式置信区间。

首先，需要准备好二项式数据，比如成功次数和总次数。例如：

success <- 23
total <- 50

然后，可以使用binom.test()函数来计算置信区间。该函数的语法为：

binom.test(x, n, conf.level = 0.95, alternative = "two.sided", ...)

其中，x表示成功次数，n表示总次数，conf.level表示置信水平，默认为95%，alternative表示备择假设是双边还是单边，...表示其他参数（可选）。

例如，计算成功率为46%（23/50）的二项式置信区间，置信水平为90%，备择假设为双边：

binom.test(success, total, conf.level = 0.9, alternative = "two.sided")

输出如下：

	Exact binomial test

data:  success and total
number of successes = 23, number of trials = 50, p-value = 0.03968
alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 0.5
90 percent confidence interval:
 0.3007436 0.5826590
sample estimates:
probability of success 
                    0.46 

其中包含了置信区间信息，即90%置信水平下，成功率的置信区间为0.3007436到0.5826590。

需要注意的是，binom.test()函数默认使用的是精确二项式检验，当样本数据过大时，计算会非常缓慢。此时，可以使用approximate = TRUE参数来使用近似的正态分布计算置信区间，例如：

binom.test(success, total, conf.level = 0.9, alternative = "two.sided", approximate = TRUE)

输出如下：

	Approximate binomial test

data:  success and total
number of successes = 23, number of trials = 50, p-value = 0.04038
alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 0.5
90 percent confidence interval:
 0.3019920 0.5831598
sample estimates:
probability of success 
                    0.46 

可以看到，结果与精确二项式检验非常接近，但计算速度更快。