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--- estimated_standard_deviation [2026/03/11 01:55] – [실험적, R에서 시뮬레이션으로 이해] hkimscil
+++ estimated_standard_deviation [2026/03/11 01:56] (current) – [실험적, R에서 시뮬레이션으로 이해] hkimscil
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 아래 output의 코멘트를 읽을 것
 <tabbox rs01>
+<code>
+rm(list=ls())
+rnorm2 <- function(n,mean,sd){
+  mean+sd*scale(rnorm(n))
+}
+# set.seed(191)
+nx <- 1000
+mx <- 50
+sdx <- mx * 0.1
+sdx  # 5
+x <- rnorm2(nx, mx, sdx)
+# x <- rnorm2(1000, 50, 5) 와 동일
+mean(x)
+sd(x)
+length(x)
+hist(x)
+x.span <- seq(from = mean(x)-3*sd(x),
+              to = mean(x)+3*sd(x),
+              by = .1)
+x.span
+residuals <- function(x, v) {
+  return(x - v)
+}
+# sum of square residual 값을
+# 구하는 펑션
+ssr <- function(x, v) {
+  residuals <- (x - v)
+  return(sum(residuals^2))
+}
+#  mean square residual 값을
+# 구하는 펑션 (mean square
+# residual = variance)
+msr <- function(x, v) {
+  residuals <- (x - v)
+  return((mean(residuals^2)))
+}
+ssrs <- c() # sum of square residuals
+msrs <- c() # mean square residuals = variance
+vs <- c() # the value of v in (x - v)
+# x.span의 값들을 v값으로 삼아 sum(x-x.span)^2 처럼 구하면
+# SS값을 구한 것이 된다. 우리가 배운 SS값은 x.span의 값으로
+# 샘플의 평균을 사용했을 때의 residual 값이다. x.span은
+# 샘플의 평균을 중심으로 여러가지 값을 사용하는 것을 가정한다.
+for (i in x.span) {
+  res.x <- residuals(x,i)
+  msr.x <- msr(x,i)
+  msrs <- append(msrs, msr.x)
+  vs <- append(vs, i)
+}
+# 아래 plot은 SS값들이나 (두번째는) MS값들을 v값이 변화함에
+# 따라서 (x.span의 범위에 따라서 변화) 어떻게 변화하는지
+# 구한 것
+plot(msrs)
+# v값이 x.span에 따라서 변화하여 대입되었을 때의
+# MS값들을 (msr 펑션으로 구한 mean square값)
+# 모아 놓은 값이 msrs
+msrs
+# 아래는 위에서 계산한 msr 값들을 저장한 msrs값들 중에서 최소값이
+# 되는 것을 찾은 것. 우리는 이것이 샘플의 평균임을 안다.
+min(msrs)
+# 최소값일 때의 위치 (msrs에서 몇번째인지)
+min.pos.msrs <- which(msrs == min(msrs))
+min.pos.msrs
+# msr 최소값이 구해졌을 때 사용된 v값
+vs[min.pos.msrs]
+</code>
 <tabbox ro01>
 <WRAP group>
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 </tabbox>
-<tabbed>
-  * estimated_standard_deviation:rscript01
-  * *estimated_standard_deviation:rout01
-</tabbed>
 ===== 미분으로 기울기가 최소값이 될 때를 찾는 법 =====