과제제출은 가설만들기 등의 제시에 대한 답과 r의 명령어와 아웃풋, 그리고 이에 대한 해석을 포함해야 합니다.

====== E.g. 1======
MASS data의 Cars93 data에서 Origin에 따른 city Mileage와 highway Mileage, Engine size를 비교하라. 
  - 가설 만들기
  - 영가설 만들기
  - 각 그룹의 평균과 표준편차
  - 가설 테스트 
  - 테스트 결과
====== E.g. 2 ======
  - Seatbelts 데이터를 불러온 후
  - seatbelt 법령이 지정되기 전과 후의 드라이버 사망률을 비교하시오.
    - hypothesis
    - null hypothesis
    - test result

====== E.g. 3 ======
  - anorexia 데이터를 설명하시오.
  - FT (family Treatment)만을 추출하여 (subset function 이용) PreWT와 PostWT를 비교하시오.
    - 가설을 만들고
    - 테스트를 한 후 
    - 결과를 보고하시오.
====== E.g. 4 ======
<WRAP box>
A: 175, 168, 168, 190, 156, 181, 182, 175, 174, 179
B: 185, 169, 173, 173, 188, 186, 175, 174, 179, 180
</WRAP>
두 그룹의 평균의 차이를 비교하시오. 

====== E.g. 5 ======
아래는 9개의 특정 공장에서 추출한 아이스크림에서 발견된 박테리아 숫자이다(MPN/g):
<code>0.593 0.142 0.329 0.691 0.231 0.793 0.519 0.392 0.418</code>
아이스크림의 박테리아가 0.3 MPN/g 보다 커서 유통되기에 위험하다고 할 수 있을까?


====== E.g. 6 ======
아래는 흡연/비흡연자 그룹의 기억력 테스트의 결과이다.
비흡연자 = 18,22,21,17,20,17,23,20,22,21
흡연자 = 16,20,14,21,20,18,13,15,17,21
흡연이 기억에 영향을 준다고 할 수 있을까?

====== E.g. 7 ======
  - MASS package를 불러온 후, survey 데이터를 활용하여 담배와 운동량 간의 관계에 대한 가설테스트를 하시오. 
  - 운동량의 데이터를 자주하는 그룹과 (freq) 가끔에서 전혀하지 않는 그룹(none to some)의 두 그룹으로 재 조정하여 가설 테스트를 하면 어떻게 되는가?

====== E.g. 8 ======
  - 위의 데이터에서 성별 간에 흡연정도에 차이가 있을까?
  - 흡연 데이터를 흡연자/비흡연자로 나누어서 보면 성별 간에 흡연의 차이가 있을까?