蒙特卡洛模拟t检验

Question

我正在努力做一个蒙特卡洛研究的模拟，其中我必须在两种情况下比较两个样本的t检验(var=等于var不等于) (H0:µ1=µ2)。我想要计算类型1错误(α= .05)，我从在相同σ条件下从正态分布中创建2个样本开始。我可以用不同的σ做同样的事情。我可以执行t测试，但我没有达到执行蒙特卡洛模拟的地步。有人能帮我吗？

    >NormalSample <- function(n1,n2)
    >{S1<-rnorm(n1, mean=50, sd=10)
    >S2<- rnorm(n2, mean=50, sd= 10)
    >return (as.data.frame(cbind(S1,S2)))
    >}
    >Sample1<-NormalSample(10,10)
    >ttest1<-(t.test (Sample1$S1,Sample1$S2, 
    >alternative="two.sided",var.equal=FALSE)
    >ttest2<-t.test (Sample1$S1,Sample1$S2, var.equal = TRUE)
    >ttest1
    >ttest2

Answer 1

我想这也许能帮上忙？谁能确认，谁能纠正？

>n1 <- 100
>n2<- 100
>cnt <- 0
>for(i in 1:10000)
 {
>x1 <- rnorm(n1,0,1)
>x2 <- rnorm(n2, , 1)
>pval <- t.test(x1,x2, alternative="two.sided", var.equal = TRUE)$p.value
>if(pval < 0.05) cnt <- cnt +1
>}
>cnt/10000