정답: 1 해설: \( S^2 \)는 정규분포에서 표본의 분산을 나타내며, 이는 모집단의 분산 \( \sigma^2 \)에 대한 불편추정량입니다. 따라서 \( S^2 \)는 \( \sigma^2 \)의 불편추정량이라는 설명이 옳습니다. 반면, \( S^2 \)는 카이제곱분포를 따르지 않으며, \( S^2 \)의 기댓값 또한 \( \sigma^2 \)가 됩니다.