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--- estimated_standard_deviation [2020/05/04 23:16] – [실험적, 수학적 이해] hkimscil
+++ estimated_standard_deviation [2020/05/04 23:26] – [Proof] hkimscil
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 abline(v=mean.p,lwd=3,lty=2, col="red")
 </code>
-그리고, 1부터 40까지의 집합을 만들어 (range) 이를 이용하여 SS 부분을 구해본다.
+  * 모집단에서 4개의 원소를 샘플로  취하여 평균을 구해본다 (mean(x) = 23). 그리고,
+  * 1부터 40까지의 집합을 만들어 range에 기록해두고
+  * $\sum{(x-\overline{x})}$ 에서 $\overline(x)$ 대신 1:40 까지의 숫자를 넣어 결과를 구해본다.
+  * 이를 plot한다.
 <code>
 set.seed(1953)
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 ss  <- rep (NA, length(range))
 for (i in range) {
-    ss[i] <- sum((range[i]-x)^2)
+    ss[i] <- sum((x-range[i])^2)
 }
 data <- data.frame(range,ss)
@@ Line 290: / Line 294: @@
 > ss  <- rep (NA, length(range))
 > for (i in range) {
-+     ss[i] <- sum((range[i]-x)^2)
++     ss[i] <- sum((x-range[i])^2)
 + }
 > data <- data.frame(range,ss)
@@ Line 371: / Line 375: @@
-====== Proof ======
+====== 수학적 증명 ======
 우선,