1번 · 확률변수와확률분포 · 쉬움
조사 대상이 갖는 값의 형태를 보고 이산확률변수와 연속확률변수를 구분합니다. 횟수나 인원처럼 셀 수 있는 값과 일정 범위의 실숫값을 가질 수 있는 양을 구별하세요. 측정값을 실제 기록에서 반올림했다는 이유로 이산형이라고 판단하지 않도록 주의해야 합니다.
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시험 분석
연결된 17개 문항의 분류 결과이며, 학생 평균 점수나 정답률이 아닙니다.
태광고등학교 2026년 3학년 1학기 기말고사 확률과통계은 조건부확률에 8/17문항(47%)이 집중됐습니다. 이 범위를 먼저 점검하면 출제 비중이 가장 큰 부분을 살펴볼 수 있습니다.
자동 분류상 어려움은 6문항(35%)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
태광고등학교는 평택시에 있습니다. 이번 시험은 확률변수와 확률분포, 조건부확률, 정규분포를 다룹니다. 이항분포의 평균과 분산, 독립시행, 정규분포로의 근사도 포함되어 있어 단원 이름만 보고 학습 범위를 좁혀서는 안 됩니다.
초반에는 확률변수의 종류, 확률의 총합, 독립사건의 교집합 확률처럼 정의와 기본 성질을 적용하는 문항이 나옵니다. 중반부터는 조건부확률을 식이나 표로 옮기는 능력을 확인하며, 후반에는 조건을 해석하는 과정 자체가 풀이의 핵심이 됩니다.
서술·단답형인 15번은 여사건과 독립의 관계를 증명하고, 17번은 정규분포의 꼬리확률을 해석합니다. 객관식 계산에만 익숙하면 풀이를 문장으로 연결하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. 계산 근거를 짧게 설명하는 연습을 함께 해야 하는 시험입니다.
난이도는 자동 분류 기준입니다. 쉬움에 속한 초반 문항에서는 개념을 정확히 구별하는 것이 우선입니다. 확률밀도함수의 높이와 확률을 혼동하지 않는지, 이항분포의 분산을 구할 때 실패 확률을 함께 반영하는지 확인해야 합니다.
보통 문항은 계산량보다 표현을 바꾸는 과정이 중요합니다. 7번은 조건부확률의 기준 사건, 9번은 학년과 성별을 나눈 표, 10번은 우승이 결정되는 마지막 경기의 조건을 먼저 정리해야 합니다. 15번에서는 같은 사건을 배반인 부분으로 나누는 논리를 답안으로 써야 합니다.
어려움으로 분류된 후반 문항도 접근 방식은 서로 다릅니다. 11번은 변환된 확률변수의 사건을 되돌려 읽고, 13번은 눈의 구성마다 배열 수를 반영합니다. 14·16·17번은 정규분포를 쓰지만 각각 구간 이동, 이항분포의 모수, 꼬리확률의 대칭성에 초점을 맞춥니다.
| 난이도(자동 분류 기준) | 문항 수 | 비중 | 문항 번호 |
|---|---|---|---|
| 쉬움 | 7 | 약 41% | 1·2·3·4·5·6·8 |
| 보통 | 4 | 약 24% | 7·9·10·15 |
| 어려움 | 6 | 약 35% | 11·12·13·14·16·17 |
조건부확률이 가장 많이 나왔지만 모든 문항이 조건부확률의 정의만 묻지는 않습니다. 독립과 여사건을 다루는 3·8·15번, 독립시행을 다루는 10번도 포함됩니다. 조건부확률에서는 기준 사건으로 표본공간을 제한하고, 독립에서는 두 사건의 교집합을 확률의 곱으로 표현한다는 차이를 분명히 해야 합니다.
정규분포로 묶인 문항에는 이항분포의 평균과 분산을 다루는 4번도 있습니다. 6번의 기본 표준화에서 출발해 14번의 이동 구간 비교, 16번의 이항분포 근사, 17번의 분포 간 확률 관계로 학습을 이어 가세요. 표준정규분포표 사용법만 익혀서는 후반 문항에 충분히 대비하기 어렵습니다.
확률변수와확률분포에서는 확률의 총합과 기댓값의 정의를 먼저 확보해야 합니다. 11번은 새로 정의한 확률변수가 원래 확률변수의 여러 값을 하나로 묶을 수 있음을 보여 줍니다. 기호를 곧바로 계산하기보다 각 값이 어떤 시행 결과를 뜻하는지 확인하는 연습이 필요합니다.
| 단원 | 문항 수 | 문항 번호 | 그중 어려움 |
|---|---|---|---|
| 조건부확률 | 8 | 3·7·8·9·10·12·13·15 | 12·13 |
| 정규분포 | 5 | 4·6·14·16·17 | 14·16·17 |
| 확률변수와확률분포 | 4 | 1·2·5·11 | 11 |
조사 대상이 갖는 값의 형태를 보고 이산확률변수와 연속확률변수를 구분합니다. 횟수나 인원처럼 셀 수 있는 값과 일정 범위의 실숫값을 가질 수 있는 양을 구별하세요. 측정값을 실제 기록에서 반올림했다는 이유로 이산형이라고 판단하지 않도록 주의해야 합니다.
확률밀도함수의 성질을 이용해 상수를 결정하는 문항입니다. 주어진 구간에서 그래프 아래의 전체 넓이를 확인하고, 함수가 음수가 아닌지도 점검하세요. 함수의 높이를 그 점에서의 확률처럼 읽는 실수를 피해야 합니다.
서로 독립인 두 사건의 교집합 확률을 구합니다. 독립이라는 조건을 확률의 곱으로 연결하면 됩니다. 독립을 두 사건이 동시에 일어나지 않는 배반과 혼동하지 마세요.
이항분포의 평균 조건에서 성공 확률을 파악한 뒤 분산을 구합니다. 시행 횟수와 성공 확률, 실패 확률을 따로 정리하면 공식에 대입하기 쉽습니다. 평균을 그대로 분산으로 쓰거나 분산과 표준편차를 혼동하지 않도록 확인하세요.
확률분포표에서 미지의 확률을 정리하고 기댓값을 계산합니다. 확률의 총합을 먼저 확인한 뒤 각 값에 해당 확률을 곱해 더하세요. 확률변수가 갖는 값만 단순히 평균 내는 방식으로 접근하면 안 됩니다.
정규분포를 따르는 점수의 구간 확률을 표준화해 구합니다. 양쪽 경계가 평균의 어느 쪽에 있는지 표시한 뒤 분포표의 넓이를 조합하세요. 평균의 같은 쪽에 놓인 구간에서 표의 값을 무조건 더하지 않는 것이 중요합니다.
서로 방향이 바뀐 조건부확률이 같다는 조건을 이용해 교집합 확률을 파악합니다. 교집합을 미지수로 두고 각 기준 사건의 확률을 표현하면 관계가 드러납니다. 공통인 양을 약분할 때는 양수라는 조건이 근거가 된다는 점을 확인하세요.
독립인 두 성취 사건에서 적어도 한 사건이 일어날 확률을 구합니다. 모두 일어나지 않는 여사건을 먼저 생각하면 구조가 간단해집니다. 두 사건의 확률을 그대로 더하면 동시에 일어나는 경우가 중복될 수 있습니다.
학년과 성별에 관한 조건을 이용해 학생 수를 정리합니다. 학년별 행과 성별 열을 갖는 표에 전체 인원과 비율 조건을 옮겨 보세요. 남학생으로 제한한 비율과 특정 학년 전체에서의 남학생 비율은 분모가 다릅니다.
독립적으로 진행되는 경기에서 특정 시점에 우승이 결정될 확률을 다룹니다. 마지막 경기를 우승 팀의 승리로 고정한 뒤 그 앞의 승패를 배열하세요. 마지막 경기까지 한꺼번에 조합으로 세면 이미 우승이 결정된 경로를 포함할 수 있습니다.
주사위에서 특정 조건을 만족한 개수를 바탕으로 새 확률변수를 정의합니다. 새 변수에 대한 부등식을 원래 개수에 관한 사건으로 바꾼 뒤 직접 계산과 여사건 중 간단한 쪽을 선택하세요. 여러 원래 값이 같은 새 값으로 묶이는 부분을 빠뜨리지 않아야 합니다.
서로 배반이고 합집합의 확률이 전체를 이루는 사건들을 이용해 다른 사건의 확률을 구합니다. 각 조건부확률을 해당 부분의 교집합 확률로 바꾸어 더하는 것이 핵심입니다. 조건부확률만 더하지 말고 각 기준 사건이 차지하는 비중을 반영하세요.
주사위 눈의 곱이 정해진 상황에서 합의 홀짝에 관한 조건부확률을 구합니다. 가능한 눈의 구성을 나열한 뒤 서로 다른 주사위에 배치되는 방법의 수를 반영해야 합니다. 구성의 종류가 같게 세어졌더라도 각 구성의 발생 확률까지 같은 것은 아닙니다.
모수가 포함된 정규분포에서 확률 조건을 만족하는 범위를 찾고 구간 확률의 최댓값을 판단합니다. 표준화한 구간의 길이와 위치를 나누어 보고 평균에서 멀어질수록 밀도가 작아지는 성질을 이용하세요. 확률을 비교하기 전에 모수가 허용되는 범위를 확인해야 합니다.
두 사건의 독립으로부터 한쪽 여사건과 다른 사건도 독립임을 보입니다. 사건을 배반인 부분으로 분해하고 교집합 확률을 독립의 정의에 맞게 정리하세요. 성질의 이름만 쓰기보다 그 성질이 성립하는 확률 관계를 연결해야 합니다.
이항확률 사이의 관계와 평균 조건으로 모수를 결정하고 정규분포 근사로 구간 확률을 계산합니다. 대응하는 이항계수의 관계를 먼저 살피면 모수 조건을 정리할 수 있습니다. 표준화에서는 분산이 아니라 표준편차로 나누는지 확인하세요.
서로 다른 정규분포의 꼬리확률 관계를 이용해 경계값 사이의 관계를 설명합니다. 각 확률변수를 따로 표준화한 뒤 대칭인 경계의 꼬리 넓이를 비교하세요. 원래 경계값을 바로 대칭이라고 판단하지 말고 평균과 표준편차의 차이를 반영해야 합니다.
이 문항들은 이용자 투표에 따른 순위가 아니라 풀이 구조를 살펴 선정한 분석상 고난도 문항입니다. 공통적으로 계산 대상을 다시 표현하는 단계가 중요합니다. 13번은 구성을 배열로, 14·17번은 원래 구간을 표준화된 구간으로 바꾼 뒤에야 비교 기준이 명확해집니다.
조건에 맞는 눈의 구성 목록을 완성해도 풀이가 끝나지 않습니다. 같은 눈이 반복되는 정도에 따라 배열 수가 달라지므로, 구성마다 가중치가 필요합니다. 전체 조건에 맞는 배열과 그중 합의 홀짝 조건까지 맞는 배열을 같은 기준으로 세어야 합니다.
분포표의 값을 찾기 전에 최댓값이 생기는 위치를 판단해야 한다는 점이 까다롭습니다. 원래 구간에서는 모수에 따른 변화가 복잡해 보여도 표준화하면 길이와 이동을 분리해서 볼 수 있습니다. 허용 범위를 표시한 뒤 밀도곡선의 높이가 감소하는 방향을 설명해 보세요.
분포가 다르므로 원래 좌표에서 그림을 겹치는 것만으로는 충분하지 않습니다. 표준화한 꼬리확률의 대칭성과 경계가 커질수록 꼬리확률이 감소한다는 성질을 함께 써야 합니다. 경계 사이의 관계를 얻는 이유까지 문장으로 연결하는 연습이 필요합니다.
초반의 기본 문항에서 계산을 간단히 정리하고 후반에 쓸 시간을 확보하세요. 분포표를 읽는 6번도 표준화한 경계와 넓이 그림을 남기면 검토가 빨라집니다. 7·9·10번에서 식이나 경우 나누기가 정리되지 않으면 표시해 두고, 뒤에서 바로 접근 가능한 문항을 먼저 확인하는 편이 좋습니다.
15번과 17번의 답안을 작성할 시간을 따로 남겨야 합니다. 15번은 독립의 정의와 사건 분해를, 17번은 각각의 표준화와 대칭성을 먼저 적어 풀이의 틀을 확보하세요. 16번도 모수 결정과 근사 계산으로 나누어 정리하면 앞 단계의 오류가 어디서 생겼는지 확인하기 쉽습니다.
검토할 때는 7번에서 약분의 근거, 10번에서 마지막 경기의 승리 조건, 12번에서 배반성과 전체를 덮는 조건을 살피세요. 13번에서는 중복된 눈의 배열 수를, 14번에서는 모수의 허용 범위를 다시 확인해야 합니다. 정규분포 문항에서는 경계의 부호와 평균을 기준으로 넓이를 더할지 뺄지를 점검하세요.
이 분석은 수학ETF에 등록된 이 회차 17문항의 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/482193b5-967d-4f3b-b644-e0c7f27a67dc