การกระจายแบบไม่สม่ำเสมอของค่า p เมื่อจำลองการทดสอบทวินามภายใต้สมมติฐานว่าง

ฉันได้ยินมาว่าภายใต้สมมติฐานว่างการกระจาย p-value ควรเหมือนกัน อย่างไรก็ตามการจำลองการทดสอบแบบทวินามใน MATLAB กลับมีการแจกแจงที่แตกต่างกันมากจากชุดที่มีค่าเฉลี่ยมากกว่า 0.5 (0.518 ในกรณีนี้):

coin = [0 1];
success_vec = nan(20000,1);

for i = 1:20000
    success = 0;
    for j = 1:200
        success = success + coin(randperm(2,1));
    end
    success_vec(i) = success;
end

    p_vec = binocdf(success_vec,200,0.5);
    hist(p_vec);

พยายามเปลี่ยนวิธีการที่ฉันสร้างตัวเลขสุ่มไม่ได้ช่วย ฉันขอขอบคุณคำอธิบายที่นี่จริงๆ

$p$$H_0$

ในขณะที่เจมส์สแตนลีย์กล่าวถึงความคิดเห็นการกระจายของสถิติการทดสอบจะไม่ต่อเนื่องดังนั้นผลลัพธ์จึงไม่สามารถนำมาใช้ได้ คุณอาจไม่มีข้อผิดพลาดเลยในรหัสของคุณ (แม้ว่าฉันจะไม่แสดงการกระจายแบบไม่ต่อเนื่องกับฮิสโตแกรมฉันก็จะเอนตัวไปที่การแสดง cdf หรือ pmf หรือดีกว่า)

$F(x)=x$

เป็นไปได้ทีเดียวที่จะคำนวณการกระจายตัวนี้แน่นอนแทนที่จะจำลอง - แต่ฉันได้ติดตามผู้นำของคุณและทำการจำลอง (แม้ว่าจะใหญ่กว่าที่คุณมี)

$n$

$\alpha$