Question

我正在努力模拟蒙特卡洛研究，其中我必须在2种情况下（var =等于vs var不等于）比较两个样本t检验（H0：µ1 = µ2）。我要计算类型1的误差（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。我可以做同样的事情，但σ不同。我可以执行t检验，但是我不能进行蒙特卡洛模拟。有谁能够帮助我？

    >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

我认为这可能会有所帮助？谁可以确认或纠正？

>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

蒙特卡洛模拟t检验

1 个答案: