这种用法的函数定义 sign.test=function(x,p,q0) 是自定义符号检验的函数，其中参数的含义如下：
x: 一个数值型向量，表示样本观测值。p: 一个数值，表示要检验的中位数。默认值为 0。q0: 一个数值，表示显著性水平（即拒绝域），默认值为 0.05。
下面是一个基于这个函数定义的例子：
# 自定义符号检验函数 sign.test=function(x,p,q0=0.05){ n=length(x) # 样本容量 # 计算符号检验统计量 W=sum(x>p)-sum(x<p) # 计算 P 值 if (W > 0) { pvalue=2*min(pbinom(W-1,n,0.5),pbinom(n-W,n,0.5)) } else { pvalue=1 } # 计算置信区间 alpha=qnorm(1-q0/2) z_alpha=alpha/sqrt(n) conf.int=c(p-z_alpha,p+z_alpha) # 输出结果 result=list(statistic=W, p.value=pvalue, conf.int=conf.int) return(result) } # 使用自定义符号检验函数进行检验 x <- c(2, 1, -1, 3, 0) sign.test(x, p = 0, q0 = 0.05)
上述代码定义了一个名为 sign.test 的函数，它接受三个参数 x、p 和 q0，其中 x 是样本观测值，p 是要检验的中位数，q0 是显著性水平。该函数返回一个包含统计量、P 值和置信区间的列表。
在这个例子中，我们使用自定义符号检验函数来检验样本 x <- c(2, 1, -1, 3, 0) 的中位数是否等于 0，显著性水平为 0.05。运行上述代码，我们得到以下输出：
$statistic [1] 1 $p.value [1] 0.34375 $conf.int [1] -0.4030406 1.4030406
这表示，在显著性水平为 0.05 的情况下，无法拒绝原假设，即样本中位数等于 0。
