我正在尝试将t分布的正态分布结果与未知df值进行比较

Question

我必须将正常分位数的结果（例如，.975）与t分布中的各种df值进行比较，直到得出与正态分布相同分位数相同的结果。 例如;找出t分布的.975分位数的最小df值，使其与正态分布的.975分位数的值相同，直到小数点后2位（尽管这将有助于下一部分分配，但不一定需要r代码）。

需要一个r代码，该代码可以执行与上述相同的操作，但是具有任意分位数和任意数量的小数位。

我尝试首先处理.975版本，但运气不好，a和b是具有qnorm和qt结果的变量：

a <- round(qnorm(.975,0,1),2)
a

df <- c(1:1000)
b <- round(qt(.975,df),2)
b

for (i in 1:length(df)) {
    if (round(qt(.975,df[i]),2)==round(qnorm(.975,0,1),2)) {
    df[i]
    }
}

像a == b一样简单地对其进行了尝试，然后为i返回df值，并且在条件长度> 1且仅使用第一个元素的情况下出错，而上述代码则无效； t给出任何错误或结果。