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例子1：（数据run01.txt）假定我们投掷一个硬币，以概率p得到正面（记为1），以概率1-p得到反面（记为0）；这是一个Bernoulli试验。如果这个试验是随机的，则不大可能出现许多1或0连在一起，也不可能1和0交替出现的太频繁。例如，下面为一例这样的结果：
000000011111110000111100
如果称连在一起的0或1为游程（run），则上面这组数有3个0游程，两个1游程，一共是5个游程（R=5）。这里0的总数为m=13，而1的总数为n=10。记总的试验次数为N，有N=m+n。假定在R软件中，x代表上面的数据；则游程总数可由下面语句求出：
> x<-read.table("F:\\潘\\R语言自编讲义\\非参数统计-基于王静龙的教材\\run01.txt")
> x<-x[,1]
> N<-length(x)
> k<-1
> for(i in 1:(N-1))
+ if(x!=x[i+1])
+ k<-k+1
> k
[1] 5

而0的个数m=13，1的个数n=10可以这样求出：
> m<-sum(1-x)
> n<-sum(x)
> c(m,n)
[1] 13 10

当然，出现多少0和1，出现多少游程都与概率p有关。

这里，p-值的求法，我用bootstrap的方法，模拟10000次，程序如下：
> #bootstrap 10000 times
> set.seed(123)
> R<-numeric()
> for(i in 1:10000){
+ xx<-sample(x,replace=F)
+ N<-length(xx)
+ k<-1
+ for(j in 1:(N-1))
+   { if(xx[j]!=xx[j+1])
+     k<-k+1 }
+ R<-k
+ }
> #p-value,5 is the obserivabled run number
> p1<-sum(R>5)/10000
> p2<-sum(R<5)/10000
> c(p1,p2)
[1] 0.9990 0.0002
结果为 p值是0.0002，这个结果说明本例的游程数为5，是非常小的。因此，我们显著的拒绝数据是随机性的原假设，而认为数据是非随机的。

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关键词：test Est Run Bootstrap Bernoulli