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--- estimated_standard_deviation [2020/05/04 23:26] – [Proof] hkimscil
+++ estimated_standard_deviation [2020/07/25 21:17] – [실험적, 수학적 이해] hkimscil
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 |    |    | SS<sub>samp</sub>  | 98  |
-이렇게 얻은 SS<sub>samp</sub>값은 98인데, 이 값은 SS<sub>pop</sub> 값보다 작다. 아래의 R code는 이를 확인해 보는 작업이다. 각각의 샘플에서 (n=3) 취한 SS<sub>samp</sub> 값은 대개는 SS<sub>pop</sub>값보다 작은 경향을 띈다. 따라서 이 작은 값을 상쇄하기 위해서 n 대신 n-1 로 SS<sub>samp</sub> 값을 나누어 준다 ((언제나 작은 것은 아니다. 샘플링을 계속해서 이 값을 구한다면 작은 경향이 있다는 것이다)).
+이렇게 얻은 SS<sub>samp</sub>값은 98인데, 이 값은 SS<sub>pop</sub> 값보다 작다. 아래의 R code는 이를 확인해 보는 작업이다. 각각의 샘플에서 (n=3) 취한 SS<sub>samp</sub> 값은 대개는 SS<sub>pop</sub>값보다 작은 경향을 띈다. 따라서 이 작은 값을 상쇄하기 위해서 n 대신 n-1 로 SS<sub>samp</sub> 값을 나누어 준다.
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 abline(v=mean.p,lwd=3,lty=2, col="red")
 </code>
-  * 모집단에서 4개의 원소를 샘플로  취하여 평균을 구해본다 (mean(x) = 23). 그리고,
+  * 모집단에서 평균이 23인 4개의 원소를 샘플로  취한다. 그리고,
-  * 1부터 40까지의 집합을 만들어 range에 기록해두고
+  * 1부터 40까지의 집합을 만들어 range에 기록해두고 (range = {1,2,3,4,. . .,40}, 이 range에는 위 샘플의 평균인 23이 포함되어 있다)
-  * $\sum{(x-\overline{x})}$ 에서 $\overline(x)$ 대신 1:40 까지의 숫자를 넣어 결과를 구해본다.
+  * $\sum{(x-\overline{x})}$ 에서 $\overline(x)$ 대신 1:40 까지의 숫자를 넣어 결과를 구해본다. 즉, SS파트를 구해보는데 샘플의 평균인 23외에 1에서 40까지의 숫자를 대입하여 SS값을 구하여 기록한다는 뜻이다.
   * 이를 plot한다.