data1.csv##### 변수 #####
data1 <- read.csv("data1.csv")
attach(data1) ## 데이터명 : accerror
truevalue <- 100
##### 최확값 구하기 #####
mean(accerror)
##### 평균제곱근오차(표준편차, 정밀도) 구하기 #####
res <- accerror - mean(accerror)
sd <- sqrt(sum(res^2)/(length(accerror)-1))
sd
##### 평균제곱오차(정확도) 구하기 #####
bias <- truevalue - mean(accerror)
mse <- sd^2 + bias^2
mse
##### 표준오차, 확률오차 구하기 #####
se <- sqrt(sum(res^2)/((length(accerror)*(length(accerror)-1))))
pe <- 0.6745*sd
se ; pe
##### 정규분포함수 #####
nordf1 <- function(x)
{
h <- 1/(sqrt(2)*sd)
v <- x-mean(accerror)
h*(1/sqrt(pi))*(exp(1)^(-(h^2)*(v^2)))
}
nordf1(100)
nordf1(mean(accerror))
##### 구간 확률 구하기 #####
integrate(nordf1, 99.9, 100.1)
integrate(nordf1, mean(accerror)-sd, mean(accerror)+sd)
integrate(nordf1, mean(accerror)-pe, mean(accerror)+pe)
##### 정규분포곡선 그리기 #####
plot(
nordf1,
xlim=c(mean(accerror)-4*sd,mean(accerror)+4*sd), ## 4σ까지
ylim=c(0,1)
)
