在R语言中1、假定从均值为0、方差为1的正态总体中随机抽取10000组样本量为10的样本，如何来计算出10000 个样本均值的方差和样本中位数的方差？从结果当中我们又能得到什么结论？。

在R语言中，我们可以使用`rnorm()`函数生成标准正态分布的随机样本，并利用循环结构（如for循环）对每组样本的均值和中位数进行计算。然后，我们需要计算这10000个样本均值的方差和中位数的方差。

首先，计算样本均值的方差：

n <- 10000
sample_size <- 10
mean_variance <- numeric(n)
for (i in 1:n) {
  sample_data <- rnorm(sample_size, mean = 0, sd = 1)
  mean_variance[i] <- var(sample_data)
}

接下来，对于样本中位数的方差，因为中位数并不是基于随机变量分布的参数，它没有明确的方差公式。但是，由于中位数不会随样本波动而剧烈改变，理论上如果样本足够大，它的方差可以视为非常接近于0。然而，在R中直接计算中位数的方差是没有意义的，因为它总是固定的。

从结果中，我们可以得出以下结论：
1. 对于样本均值的方差，由于是随机抽取的，其值会反映出抽样误差，即样本统计量（均值）围绕真实参数（这里为0）的分散程度。
2. 因为中位数的方差理论上很小（在实际操作中可能取0），它体现了中位数作为衡量数据集中趋势的稳定性。
3. 通过比较均值和中位数的方差差异，可以理解这两个衡量中心位置的指标在描述数据分布时的不同敏感性。