귀무 가설 하에서 이항 검정을 시뮬레이션 할 때 p- 값의 불균일 분포

귀무 가설 하에서 p- 값 분포가 균일해야한다고 들었습니다. 그러나 MATLAB에서 이항 검정 시뮬레이션은 평균이 0.5보다 큰 균일 분포와 매우 다른 분포를 반환합니다 (이 경우 0.518).

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);

난수를 생성하는 방식을 변경하려고 시도해도 도움이되지 않았습니다. 나는 여기에 어떤 설명을 주셔서 감사합니다.

$p$$H_0$

James Stanley가 의견에서 언급 한 것처럼 테스트 통계의 분포는 이산 적이므로 결과가 적용되지 않습니다. 코드에 전혀 오류가 없을 수 있습니다 (히스토그램으로 이산 분포를 표시하지는 않지만 cdf 또는 pmf 또는 둘 다 표시하는 것이 좋습니다).

$F(x)=x$

시뮬레이션보다는 정확하게이 분포를 계산하는 것이 가능합니다. 그러나 저는 여러분의 리드를 따라 시뮬레이션을 수행했습니다.

$n$

$\alpha$