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 | 표본수    | length(v)  |
 | 평균      | mean(v)  |
-| 분산      | var(v)  |
+| 분산      | var(v) ((이 때 $df$값을 사용하므로 모집단의 혹은 그에 준하는 취급을 하는 분산을 구하려면 $\frac{n-1}{n}$ 분산값에 곱해준다. 즉, $\frac{SS}{n-1} * \frac{n-1}{n}$)) |
 | 표준편차  | sd(v)  |
 | 표준오차  | sd(v)/sqrt(length(v))  |
 | 변동계수  | ...  |
+표준오차 값은 데이터의 상황에 따라 다르게 구하므로 함수를 만들어서 사용하거나, 해당상황에 맞는 공식을 이용하여 구하는 것이 좋다 ((함수만드는 방법 참조)).
+boxplot(Volume)
+boxplot(Volume, col="green")
+hist(Volume, probability=T)
+lines(density(Volume), col="blue")
+rnorm(n=31, mean=0, sd=1)
+rnorm(31)
+qqnorm(x)
+qqline(x)
+====== 함수만들기 ======
+se = function(x) sd(x)/sqrt(length(x))
+====== 시뮬레이션 ======
+set.seed(1234)
+height = rnorm(n=100000, mean=175, sd=5)
+mean(height)
+M=NULL
+V=NULL
+for (i in 1:10000) {
+x=sample(height, size=100)
+M[i]=mean(x)
+V[i]=var(x)
+}
+====== t-test ======
+x = c{15.5, 11.21, 12.67, 8.877, 12.15, 9.88, 2.06, 14.5, 0, 4.97}