1번 · 정규분포 · 쉬움
이항분포를 따르는 확률변수의 평균과 상수배한 확률변수의 분산을 연결합니다. 이항분포의 기본 공식을 적용한 뒤 분산에는 상수배의 제곱이 반영된다는 점을 확인하세요. 평균의 상수배 성질을 분산에 그대로 적용하지 않도록 주의해야 합니다.
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시험 분석
연결된 20개 문항의 분류 결과이며, 학생 평균 점수나 정답률이 아닙니다.
반송고등학교 2022년 2학년 2학기 기말고사 확률과통계은 통계적추정에 10/20문항(50%)이 집중됐습니다. 이 범위를 먼저 점검하면 출제 비중이 가장 큰 부분을 살펴볼 수 있습니다.
자동 분류상 어려움은 3문항(15%)입니다. 실제 정답률이나 학생 평균 점수가 아니라 문항 분류 결과이므로, 아래 원본 미리보기에서 해당 범위의 문제를 직접 확인하세요.
이 시험의 분석상 고난도 문항과 비슷한 문항이 많이 나온 순서예요. 「이 시험 번호↔그 시험 번호」로 짝을 보여 드려요.
문제 모양은 달라도 같은 방법으로 풀리는 문항이 많이 나온 순서예요.
시험 분석 2026-10-22 작성
반송고등학교는 화성시에 있습니다. 이 시험의 출제 내용은 확률변수의 평균과 분산, 연속확률변수의 확률, 이항분포와 정규분포, 표본평균의 분포, 모평균의 신뢰구간까지 이어집니다. 확률분포를 계산하는 기본기와 통계적추정에서 그 기본기를 다시 사용하는 능력을 함께 확인할 수 있습니다.
전 문항이 객관식이지만 풀이의 출발점은 서로 다릅니다. 평균·분산 공식을 바로 적용하는 문항도 있고, 확률 조건에서 표본의 크기나 모표준편차를 찾아야 하는 문항도 있습니다. 공식을 기억하는 데서 멈추지 말고 무엇이 주어졌고 무엇이 미지수인지 먼저 표시해야 합니다.
표준정규분포표를 읽는 연습도 중요합니다. 평균을 중심으로 한 구간, 한쪽 꼬리, 평균의 같은 쪽에 있는 두 경계 사이가 모두 등장합니다. 계산식에 들어가기 전에 간단한 곡선을 그리고 원하는 영역을 표시하면 표의 값을 더할지 뺄지 판단하기 수월합니다.
난이도는 자동 분류 기준입니다. 초반의 1~8번은 모두 쉬움으로 분류되어 이항분포의 평균·분산, 기댓값의 성질, 정규분포의 표준화, 표본평균의 기본 성질을 차례로 확인합니다. 이 구간에서는 긴 풀이보다 분산과 표준편차를 혼동하지 않는 정확한 계산이 우선입니다.
보통 문항은 주어진 조건을 다른 형태로 바꾸는 단계가 더해집니다. 9번은 확률에서 표본의 크기를 역산하고, 12번은 서로 보완하는 시행 횟수를 하나의 확률변수로 정리합니다. 13번은 신뢰구간 길이의 관계를 신뢰계수의 관계로 바꾸는 판단이 필요합니다.
후반의 15·17·20번은 계산을 시작하기 전 분포와 대칭 관계를 정리해야 합니다. 반면 14·16번은 신뢰구간의 기본 관계를 활용하는 쉬움 문항입니다. 어려운 문항 사이에도 먼저 마무리할 수 있는 문제가 있으므로, 막힌 문항은 표시하고 다음 문항의 조건을 살펴보세요.
| 난이도(자동 분류 기준) | 문항 수 | 비중 | 문항 번호 |
|---|---|---|---|
| 쉬움 | 11 | 55% | 1·2·3·4·5·6·7·8·10·14·16 |
| 보통 | 6 | 30% | 9·11·12·13·18·19 |
| 어려움 | 3 | 15% | 15·17·20 |
통계적추정은 표본평균의 평균·분산을 확인하는 문항에서 시작해 확률 계산과 신뢰구간으로 확장됩니다. 8·9·17·19번을 묶어 공부하면 표본평균의 분포를 구한 뒤 확률을 계산하는 방향과, 확률을 이용해 미지수를 구하는 방향을 함께 익힐 수 있습니다.
정규분포로 분류된 문항에는 이항분포의 평균·분산을 다루는 1·12번도 포함됩니다. 단원 이름만 보고 정규분포표 문제만 연습하면 준비에 빈틈이 생깁니다. 15번의 이항분포 정규근사, 20번의 곡선 이동과 대칭성까지 개념의 연결을 확인해야 합니다.
확률변수와확률분포에서는 기댓값과 분산의 변환, 확률을 넓이로 읽는 관점, 시행 규칙으로 분포를 만드는 과정이 나옵니다. 3·6번으로 기본 성질을 점검하고 11·18번에서 상황을 수학적으로 표현하는 연습을 더하세요.
| 단원 | 문항 수 | 문항 번호 | 그중 어려움 |
|---|---|---|---|
| 통계적추정 | 10 | 2·5·8·9·10·13·14·16·17·19 | 17 |
| 정규분포 | 6 | 1·4·7·12·15·20 | 15·20 |
| 확률변수와확률분포 | 4 | 3·6·11·18 | 없음 |
이항분포를 따르는 확률변수의 평균과 상수배한 확률변수의 분산을 연결합니다. 이항분포의 기본 공식을 적용한 뒤 분산에는 상수배의 제곱이 반영된다는 점을 확인하세요. 평균의 상수배 성질을 분산에 그대로 적용하지 않도록 주의해야 합니다.
모평균과 모분산으로 표본평균의 평균·분산을 구하는 문항입니다. 표본평균의 평균은 그대로 유지되지만 분산은 표본의 크기에 따라 작아집니다. 분산을 구하는 과정과 표준편차를 구하는 과정을 구별하세요.
상수배된 확률변수의 기댓값을 원래 확률변수의 기댓값으로 바꾸고 확률분포표와 연결합니다. 확률변수의 값과 그 확률을 곱해 더하는 정의를 사용하면 필요한 관계를 얻을 수 있습니다. 확률만 더하는 식과 기댓값의 식을 혼동하지 마세요.
정규분포를 표준화해 평균을 중심으로 한 구간확률을 구합니다. 구간의 양 끝을 같은 기준으로 표준화하고 곡선의 대칭성을 이용하세요. 정규분포 표기에서 분산을 표준편차로 잘못 읽지 않는 것이 중요합니다.
숫자가 적힌 공으로 이루어진 모집단에서 표본평균의 평균을 해석합니다. 모집단의 평균을 구하면 표본평균의 평균과 연결할 수 있습니다. 같은 숫자가 적힌 공도 각각의 공으로 반영해야 하므로 서로 다른 숫자만 평균내지 마세요.
일차변환 전후의 평균과 분산을 이용해 변환에 쓰인 상수의 관계를 찾습니다. 분산의 관계에서 배율을 먼저 정리하고 평균의 관계에서 이동량을 확인하면 됩니다. 배율의 부호 조건과 상수를 빼는 과정의 부호를 끝까지 점검하세요.
과자 한 개의 무게가 기준 이하일 확률을 정규분포로 계산합니다. 경계값을 표준화한 뒤 음의 방향 꼬리확률을 곡선의 대칭성으로 바꾸세요. 표가 나타내는 중앙 쪽 넓이와 구하려는 왼쪽 꼬리의 넓이를 구별해야 합니다.
여러 냉동 식품 무게의 표본평균이 기준 이하일 확률을 구합니다. 개별 식품의 표준편차에서 표본평균의 표준편차를 먼저 구한 뒤 표준화하세요. 개별 무게의 분포를 그대로 사용하면 확률을 구하는 대상이 달라집니다.
표본평균이 평균 주변의 구간에 속할 확률로 표본의 크기를 찾습니다. 대칭인 중앙 영역의 확률을 표준정규분포표와 대응시켜 표준화된 경계를 정하세요. 표본 크기가 제곱근 안에 들어간다는 점을 놓치지 않아야 합니다.
표본값의 합으로 정의된 확률변수의 분산을 구합니다. 합을 표본평균의 상수배로 나타낸 뒤 분산의 상수배 성질을 쓰면 관계가 분명해집니다. 합의 분산과 평균의 분산을 같은 것으로 처리하지 마세요.
연속확률변수의 구간확률에 들어 있는 상수를 정하고 다른 구간확률을 계산합니다. 가능한 전체 범위의 확률을 이용해 상수를 먼저 정리하고 넓이의 관점으로 해석하세요. 확률변수가 가질 수 있는 범위와 경계값의 조건을 함께 확인해야 합니다.
동전 시행에서 서로 보완하는 사건의 발생 횟수로 만든 식의 기댓값을 구합니다. 두 횟수의 합이 전체 시행 횟수라는 점으로 변수를 줄인 뒤 이항분포의 평균·분산을 활용하세요. 제곱의 기댓값을 기댓값의 제곱으로 바꾸면 안 됩니다.
모표준편차가 다른 모집단에서 신뢰구간 길이가 같아지는 신뢰도를 찾습니다. 구간 길이를 신뢰계수와 표준오차의 곱으로 비교한 뒤 표에서 중앙확률을 읽으세요. 모집단의 분산 비율을 표준편차 비율로 바꾸는 과정에 주의해야 합니다.
모표준편차와 신뢰도가 같을 때 신뢰구간 길이와 표본 크기의 관계를 비교합니다. 공통인 부분을 약분하고 길이가 표본 크기의 제곱근에 반비례함을 활용하세요. 길이의 비율을 그대로 표본 크기의 비율로 옮기지 마세요.
무게가 특정 구간에 드는 물건의 개수가 주어진 범위에 속할 확률을 구합니다. 개별 물건의 구간확률을 먼저 구하고 해당 물건의 개수를 이항분포로 설정한 뒤 정규근사를 적용하세요. 무게와 개수에 쓰는 평균·표준편차를 구분하는 것이 핵심입니다.
모평균의 신뢰구간 양 끝에서 신뢰도를 거꾸로 구합니다. 구간의 반폭과 표본평균의 표준편차로 신뢰계수를 찾은 뒤 중앙 영역의 확률을 읽으세요. 구간 전체 길이를 반폭 대신 사용하는 실수를 피해야 합니다.
서로 다른 모집단에서 얻은 표본평균의 확률 관계로 미지의 모표준편차를 찾습니다. 각각의 표본평균을 표준화하고 확률의 합 조건을 대칭인 꼬리확률의 관계로 바꾸세요. 두 표본의 크기가 다르므로 표준오차를 각각 계산해야 합니다.
복원추출로 공의 색을 확인하며 이웃한 시행의 색에 따라 얻는 점수의 기댓값을 구합니다. 색의 배열별 점수를 정리하고 확률을 연결한 뒤 기댓값의 상수배 성질을 쓰세요. 첫 시행에는 바로 앞의 공이 없다는 규칙을 반영해야 합니다.
여러 구슬의 총 무게가 특정 구간에 속할 확률을 구합니다. 총합의 조건을 표본평균의 조건으로 바꾸고 표본평균의 분포로 표준화하세요. 구간의 양 끝도 함께 변환해야 하며 같은 쪽에 놓인 영역은 표의 확률을 빼서 계산합니다.
두 정규분포곡선의 이동 관계와 확률 조건에서 평균·표준편차의 정보를 찾습니다. 곡선의 모양이 같다는 점과 두 평균의 중점에 대한 대칭성을 연결하세요. 함수식의 이동 방향을 반대로 읽거나 서로 대응하는 꼬리 영역을 잘못 짝짓지 않도록 그림으로 확인해야 합니다.
이 문항들은 자동 분류 기준 어려움에 해당하며, 여기서는 분석상 고난도 문항으로 다룹니다. 공통 과제는 복잡한 수치 계산보다 확률을 같은 기준으로 옮기는 것입니다. 풀이 후에는 표준화가 필요한 이유와 대칭으로 대응시킨 영역을 말로 설명해 보세요.
처음 표준화한 확률은 최종적으로 구할 확률이 아니라 이항분포를 설정하는 데 쓰이는 정보입니다. 물건 한 개의 무게와 조건에 맞는 물건의 개수에 서로 다른 기호를 붙이세요. 단계가 바뀔 때마다 확률변수의 뜻과 분포를 다시 적으면 앞에서 쓴 표준편차를 잘못 가져오는 일을 줄일 수 있습니다.
확률의 합 조건을 보고 원래 측정값의 경계끼리 바로 대응시키면 안 됩니다. 각 표본평균의 평균과 표준오차가 다르기 때문입니다. 표준화 후 같은 꼬리확률로 바꾸고 경계값을 대응시키는 순서를 지키세요.
평행이동 관계는 평균의 위치와 공통 표준편차에 관한 정보를 줍니다. 두 곡선의 중심과 교점을 그린 뒤 확률 조건의 영역을 표시하세요. 경계가 움직일 때 오른쪽 꼬리확률이 함께 감소한다는 성질까지 연결해야 경계의 위치를 논리적으로 정리할 수 있습니다.
처음 풀 때는 평균·분산 계산과 기본 표준화 문항을 안정적으로 마무리하세요. 9번처럼 역산이 필요한 문항에서 풀이 방향이 잡히지 않으면 표시하고 이동하는 편이 좋습니다. 15번에서 오래 멈추기 전에 16번과 18·19번도 확인하고, 검토 시간은 따로 남겨 두세요.
계산 전에는 대상이 개별 관측값인지 표본평균인지 총합인지 표시하세요. 10번은 합의 분산, 19번은 합의 구간확률이므로 표본평균과의 관계를 먼저 정리해야 합니다. 13·14·16번은 신뢰구간의 전체 길이와 반폭을 구별하는 표시만 해도 식을 잘못 세울 위험을 줄일 수 있습니다.
마지막 검토에서는 6번의 배율 부호 조건, 12번의 보완적인 횟수 관계, 18번의 복원추출과 첫 시행 처리 규칙을 다시 확인하세요. 정규분포 문제는 계산 결과만 다시 보기보다 처음 그린 영역이 발문의 방향과 맞는지 살펴보세요. 표를 읽는 기준이 중앙 영역인지 꼬리 영역인지 확인하는 것이 효과적입니다.
이 분석은 수학ETF에 등록된 이 회차 20문항의 단원·난이도 분류와 해설을 바탕으로 작성했습니다. 난이도는 자동 분류 결과이며 실제 정답률이나 등급컷이 아닙니다. 문항 원문과 해설 전체는 싣지 않았습니다. 시험지 상세 페이지: https://mathetf.com/exam/0093788e-346d-4968-9207-b2f2675156f9