在R中存储pbinom的输出（具有多个成功概率）

我在R中使用

pbinom

来确定多个结果值的p值和成功概率：

1 - pbinom(1:2, 21, c(0.02, 0.05))

1:2

表示观察计数的数量，21表示样本量，

0.02

和

0.05

表示成功的概率。但是，上述命令的输出为：

[1] 0.06534884 0.08491751

这些值表示以下概率：

1 - pbinom(1, 21, 0.02) & 1 - pbinom(2, 21, 0.05)

分别

我希望获得以下输出：

1-pbinom（1:2,21,0.02）

和

1-pbinom（1:2,21,0.05）

以便我获得输出：

[1] 0.065348840 0.008125299 ## pvalues for 1 - pbinom(1:2, 21, 0.02)
[1] 0.28302816 0.08491751 ## pvalues for 1 - pbinom(1:2, 21, 0.05)

我的实际数据集非常长，所以我不能为每个成功的概率键入代码

我还尝试了使用for循环：

output=c()
for (i in 1:2) {
output[i]=(1 - pbinom(i, 21, c(0.02, 0.05)))
}

但我得到以下警告信息：

1：在输出中[i]=（1-pbinom（i，21，c（0.02，0.05））：
要替换的项目数不是替换长度的倍数
2：在输出中[i]=（1-pbinom（i，21，c（0.02，0.05））：
要替换的项目数不是替换长度的倍数

我意识到这个问题可能很难解释，但任何帮助都将不胜感激。 谢谢。

使用sapply：

t(sapply( c(0.02, 0.05), function(x) 1 - pbinom(1:2, 21, x)))

#             [,1]        [,2]
# [1,] 0.06534884 0.008125299
# [2,] 0.28302816 0.084917514

嗨，你可以试试这个

matrix(1-pbinom(c(1:2,1:2), size=21, prob = rep(c(0.02,0.05), each=2)), ncol=2, byrow=TRUE)

---

PS：这个错误意味着你的向量与你的输入长度不同。

你应该使用

pbinom（…，lower.tail=FALSE）

而不是

1-pbinom

谢谢你的建议，我将在我的代码中使用它来获得p（X>X）