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\name{ore.univariate}
\alias{ore.univariate}
\title{
Oracle R Enterprise 단변량 요약
}
\description{
\code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}} 유형의 객체에서 숫자 열의 분산 분석을 수행합니다.
  \code{\link{ore.summary}} 함수의 모든 통계와
  부호 순위 테스트
  및 극값을 보고합니다.
}
\usage{
  ore.univariate(data, var, class = NULL, stats = NULL, special = NULL,
                 id = NULL, weight = NULL, extremes = FALSE,
                 nextrval = 5, exclnpwgt = FALSE, freq = NULL,
                 idout = FALSE, loccount = FALSE, mu0 = NULL,
                 def = NULL) 
}
\arguments{
  \item{data}{
\code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}} 객체입니다.
}
  \item{var}{
\code{data} 인수 안에 숫자 열의 이름을 지정하는 콤마로 구분된
    문자열입니다.
}
  \item{class}{
\code{data} 인수 안에 범주 열의 이름을 지정하는 콤마로 구분된
    문자열입니다.
}
  \item{stats}{
\code{var} 인수에 대한 통계적 계산을 지정하는
    콤마로 구분된 문자열입니다. 현재 지원되는
    인수는 \code{moments} 또는 \code{m}, \code{measures} 또는
    \code{s}, \code{quantiles} 또는 \code{q}, \code{location} 또는 \code{l},
    \code{normality} 또는 \code{n}, \code{loccount} 또는 \code{lc},
    \code{extremes} 또는 \code{x}입니다.
}
  \item{special}{
지원되지 않는 인수입니다.
}
  \item{id}{
지원되지 않는 인수입니다.
}
  \item{weight}{
\code{data} 인수 안에 분석 가중치로 사용할 숫자 열을 지정하는
    선택적 문자열입니다.
}
  \item{extremes}{
\code{var} 인수에 지정된 열에 대한 극값을 보고할지 여부를
    나타내는 논리 값입니다.
}
  \item{nextrval}{
극값에 대한 보고 깊이를 지정하는 정수 값입니다.
    기본값은 \code{5}입니다.
}
  \item{exclnpwgt}{
지원되지 않는 인수입니다.
}
  \item{freq}{
지원되지 않는 인수입니다.
}
  \item{idout}{
지원되지 않는 인수입니다.
}
  \item{loccount}{
지원되지 않는 인수입니다.
}
  \item{mu0}{
지원되지 않는 인수입니다.
}
  \item{def}{
지원되지 않는 인수입니다.
}
}
\value{
\code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}} 객체를 반환합니다.
}
\references{
  \href{http://www.oracle.com/technetwork/database/database-technologies/r/r-enterprise/documentation/index.html}{Oracle R Enterprise}
}
\author{
  Oracle \email{oracle-r-enterprise@oracle.com}
}
\seealso{
  \code{\link{ore.summary}}
}
\examples{
  IRIS <- ore.push(iris)

  # Default univariate statistics
  x <- ore.univariate(IRIS, var=c("Sepal.Length", "Sepal.Width"))

  # Compute location statistics on Sepal.Length
  x <- ore.univariate(IRIS, var="Sepal.Length", stats="location")

  # Compute quantiles statistics on Sepal.Length and Sepal.Width
  x <- ore.univariate(IRIS, var=c("Sepal.Length", "Sepal.Width"),
                      stats="quantiles")
}
\keyword{univar}