求助：如何一次性计算出二项分布检验的p值-经管之家官网！

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数据框testdata中有若干个表格的数据，其中的8个表格数据如下：

a，b，c，d，a1，b1，c1，d1

1 22，1，5，3，13.2266667，1.03333333，8.99，7.75

2 8，0，0，1，3.6906475，0.29136691，2.6546763，2.3633094

3 0，1，0，0，0.3925926，0.03703704，0.3037037，0.2666667

4 0，1，0，0，0.3925926，0.03703704，0.3037037，0.2666667

5 0，1，0，0，0.3925926，0.03703704，0.3037037，0.2666667

6 16，1，31，19，24.327381，1.99404762，22.5327381，18.1458333

7 2，0，7，2，4.2428571，0.35357143，3.4964286，2.9071429

8 0，0，0，5，1.9343066，0.16423358，1.4963504，1.4051095

说明：上面8个表格中各有8个数值，每个表格中的前四个值为观测频次（a,b,c,d），后面四个值为前面四个观测频次对应的期望频次(a1,b1,c1,d1)。例如，第一个表格中的四个观测频次为22，1，5，3，它们各自对应的期望频次为13.2266667，1.03333333，8.99，7.75。

我现在需要对每个表格中的每个观测频次进行二项分布检验（binomial test），计算出p值。

计算使用的公式为: binom.test(观测频次, 观测频次总数, 期望频次/（即除以）观测频次总数, alternative="??")$p.value，其中alternative选项部分由观测频次与其对应的期望频次大小关系来决定，当观测频次大于期望频次时，选用alternative="greater"；当观测频次小于期望频次时，选用alternative="less".

例如第一个表格中四个观测频次的总数为31（即22+1+5+3），对第一个值22与其对应的期望频次13.2266667进行二项分布检验，计算过程为binom.test(22,31,13.2266667/31,alternative="greater")$p.value

最后的p值为0.001356598；对第二个值1与其对应的期望频次1.03333333进行二项分布检验，计算过程为binom.test(1,31,1.03333333/31,alternative="less")$p.value，最后的p值为 0.723323。

问题：1. 要对每个表格中的的每个观测频次与其期望频次进行二项分布检验，如何一次行计算出其所有p值？

2. 再将计算出的所有p值进行对数转换（以10为底）？

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