1번 · 통계적추정 · 쉬움
모분산과 표본 크기로 표본평균의 분산을 구합니다. 모분산을 표본 크기로 나누는 관계를 적용하되, 분산을 표준편차처럼 제곱근으로 나누지 않도록 주의하세요.
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시험 분석
연결된 21개 문항의 분류 결과이며, 학생 평균 점수나 정답률이 아닙니다.
반송고등학교 2023년 2학년 2학기 기말고사 확률과통계은 통계적추정에 10/21문항(48%)이 집중됐습니다. 이 범위를 먼저 점검하면 출제 비중이 가장 큰 부분을 살펴볼 수 있습니다.
자동 분류상 어려움은 11문항(52%)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 경기 화성시에 있습니다. 이번 시험은 통계적추정, 정규분포, 확률변수와확률분포를 다룹니다. 표본평균과 신뢰구간뿐 아니라 이산확률변수의 기댓값과 분산, 이항분포의 활용까지 함께 준비해야 합니다.
초반의 표본평균 분산, 신뢰구간, 표준화 문항은 공식의 의미를 알고 있는지 확인합니다. 이후에는 확률을 그래프의 넓이로 해석하거나 복잡한 합을 기댓값으로 읽는 문제가 나옵니다. 식을 바로 계산하기보다 어떤 개념을 적용할지 고르는 과정이 중요합니다.
전부 객관식이어도 풀이의 중간 과정이 짧다는 뜻은 아닙니다. 주머니의 구성이 달라지는 시행이나 복원추출의 표본평균은 가능한 경우를 정리해야 합니다. 계산 결과를 고르는 연습에 앞서 사건과 확률변수의 정의를 적는 습관을 들이세요.
자동 분류 기준 쉬움은 1~3번입니다. 표본평균의 분산을 구하고, 신뢰구간을 구성하고, 표본평균을 표준화하는 기본 절차를 확인합니다. 이 구간에서 모분포의 표준편차를 그대로 쓰지 않도록 점검해야 합니다.
보통 문항은 4·6·8·10·12·16·18번으로 흩어져 있습니다. 신뢰구간의 길이에서 표본 크기를 역산하거나, 확률분포표에서 기댓값과 분산을 계산하는 문제가 포함됩니다. 어려운 문제에 막히더라도 이 번호들을 다시 찾아 풀 수 있어야 합니다.
어려움 문항에서는 공식을 선택하기 전의 해석이 길어집니다. 5번은 구간 확률의 최대, 13번은 모집단과 표본평균의 확률 비교, 15번은 합 기호의 확률분포 해석이 핵심입니다. 자동 분류 기준은 풀이 준비의 참고이며 실제 응시자의 체감 난도를 확정하는 지표는 아닙니다.
| 난이도(자동 분류 기준) | 문항 수 | 비중 | 문항 번호 |
|---|---|---|---|
| 쉬움 | 3 | 14.3% | 1·2·3 |
| 보통 | 7 | 33.3% | 4·6·8·10·12·16·18 |
| 어려움 | 11 | 52.4% | 5·7·9·11·13·14·15·17·19·20·21 |
통계적추정에서는 표본평균의 평균·분산을 직접 구하는 문제와 확률 조건을 이용하는 문제가 함께 나옵니다. 4·7번의 신뢰구간 길이, 12번의 오차 확률을 연결해 공부하면 표본 크기와 불확실성의 관계를 일관되게 이해할 수 있습니다.
정규분포로 분류된 문항에는 이항분포의 평균·분산과 정규근사도 포함됩니다. 9번의 반복 시행, 14번의 확률비, 15번의 합 기호는 겉모양이 다르지만 이항분포를 알아보는 힘을 요구합니다. 단원 이름만 보고 정규분포표 읽기만 연습하면 대비가 부족합니다.
확률변수와확률분포에서는 확률분포표를 직접 만드는 일이 중요합니다. 8번은 뽑은 카드 중 큰 수, 18번은 앞선 시행에 따라 달라지는 동전 던지기, 20번은 공의 이동을 다룹니다. 각 값이 나오는 경로를 정리한 뒤 확률의 합을 점검하세요.
| 단원 | 문항 수 | 문항 번호 | 그중 어려움 |
|---|---|---|---|
| 통계적추정 | 10 | 1·2·3·4·6·7·12·13·19·21 | 7·13·19·21 |
| 정규분포 | 7 | 5·9·11·14·15·16·17 | 5·9·11·14·15·17 |
| 확률변수와확률분포 | 4 | 8·10·18·20 | 20 |
모분산과 표본 크기로 표본평균의 분산을 구합니다. 모분산을 표본 크기로 나누는 관계를 적용하되, 분산을 표준편차처럼 제곱근으로 나누지 않도록 주의하세요.
모표준편차가 주어졌을 때 모평균의 신뢰구간을 구성합니다. 표본평균을 중심으로 오차한계를 양쪽에 적용하며, 모표준편차와 표본평균의 표준편차를 구분해야 합니다.
표본평균이 주어진 경계 이하일 확률을 구합니다. 표본평균의 분포를 먼저 정한 뒤 표준화하고, 음수 쪽 꼬리확률을 표의 중앙 넓이와 혼동하지 마세요.
신뢰구간의 길이를 이용해 표본 크기를 역으로 구합니다. 구간 전체 길이와 중심에서 한쪽 끝까지의 거리를 구분하는 것이 핵심이며, 제곱근을 풀어내는 마지막 계산도 확인하세요.
누적확률의 차를 일정한 길이의 구간 확률로 해석하고 그 최댓값을 찾습니다. 정규분포의 대칭성과 중심에서 멀어질수록 밀도가 낮아지는 성질을 이용하며, 구간의 왼쪽 끝과 가운데를 혼동하지 마세요.
표본평균의 제곱에 대한 기댓값을 구합니다. 표본평균의 분산과 평균의 제곱을 연결해야 하며, 평균의 제곱을 제곱의 평균과 같다고 처리하면 안 됩니다.
같은 모집단과 표본 크기에서 신뢰구간 길이의 변화로 신뢰도를 추론합니다. 길이의 비를 표준정규분포의 경계값 비로 옮긴 뒤 중앙 확률을 읽으며, 신뢰도 자체가 길이에 정비례한다고 보지 마세요.
동시에 뽑은 카드 중 큰 수의 분산을 구합니다. 큰 수를 고정한 뒤 나머지 카드가 될 수 있는 경우로 확률분포표를 만들며, 가능한 큰 수들이 같은 확률로 나온다고 가정하지 마세요.
공을 뽑고 되돌려 넣는 반복 시행에서 특정 색 조합이 나온 횟수의 확률을 구합니다. 한 번의 성공확률로 이항분포를 세운 뒤 정규근사를 하며, 표준화할 때 분산이 아닌 표준편차를 써야 합니다.
서로 대응하는 확률분포표를 이용해 변환된 확률변수의 평균과 분산을 구합니다. 분포가 선형변환 관계임을 읽는 것이 핵심이며, 분산에는 상수항이 영향을 주지 않고 배율은 제곱으로 반영됨에 주의하세요.
꼬리확률 조건과 기댓값 조건으로 정규분포의 모수를 파악하고 구간 확률을 구합니다. 같은 꼬리 넓이를 대칭 위치로 연결한 뒤 분산 관계를 쓰며, 표준화 전에 평균과 표준편차를 구분해 적으세요.
표본평균과 모평균의 차가 허용 범위 안에 들 확률로 표본 크기의 최솟값을 찾습니다. 절댓값 사건을 중앙 구간으로 표준화하고, 확률이 커지는 방향과 표본 크기의 정수 조건을 확인하세요.
모집단의 확률변수와 표본평균에 대한 확률을 함께 이용해 모표준편차를 추론합니다. 각각 다른 표준편차로 표준화한 뒤 대칭인 꼬리확률을 연결하며, 같은 모집단이라는 이유로 표준화 분모를 같게 두면 안 됩니다.
이항분포의 확률비와 분산 조건으로 모수를 찾고 제곱의 기댓값을 연결합니다. 인접한 끝부분 확률의 비를 단순화하면 관계식이 드러나며, 약분 과정의 조건과 성공확률의 범위를 확인하세요.
조합과 거듭제곱이 섞인 합을 이항분포의 기댓값으로 해석합니다. 정규화된 확률질량의 형태를 찾아 일반 기댓값과 제곱의 기댓값을 구분하며, 두 합에 같은 성공확률을 적용하지 마세요.
주사위 눈의 곱이 소수가 되는 시행 횟수와 그 여사건의 횟수를 다룹니다. 소수가 되는 눈의 조합을 세고 전체 시행 횟수 관계로 식을 줄이며, 두 주사위의 순서를 구별해 세는지 확인하세요.
평균이 다른 정규분포의 확률 조건으로 평균 사이의 관계를 찾습니다. 각 분포를 표준화해 대칭 위치를 비교하고 중앙 넓이를 연결하며, 평균의 대소 관계에 맞게 구간의 방향을 정하세요.
주사위 결과에 따라 동전을 던지는 횟수가 달라질 때 앞면 수의 기댓값을 이용합니다. 먼저 주사위 결과로 경로를 나누고 같은 앞면 수에 이르는 확률을 합하며, 경로를 선택할 확률을 빠뜨리지 마세요.
복원추출로 얻은 표본평균의 확률 조건에서 모집단의 분포를 역으로 추론합니다. 순서 있는 추출 결과를 표로 정리해 같은 평균을 만드는 경우를 모으며, 확률들의 대소 조건으로 후보를 걸러야 합니다.
공을 다른 주머니로 옮긴 뒤 다시 추출하는 과정의 기댓값을 구합니다. 옮긴 색 조합에 따라 다음 주머니의 구성을 나누고 각 경로의 확률을 곱해 더하며, 달라진 구성으로 다음 추출 확률을 계산해야 합니다.
복원추출한 카드 값의 합과 그 변환의 평균·분산을 다룹니다. 한 번 추출의 평균과 분산에서 합의 성질로 연결하며, 합과 표본평균을 구분하고 배율을 곱한 분산에는 그 배율의 제곱을 반영하세요.
세 문항은 공통적으로 계산 대상의 구조를 먼저 바꿔야 합니다. 확률의 대칭, 기댓값으로의 해석, 시행 경로의 분해 중 무엇이 필요한지 판단하는 시간이 걸리므로 분석상 고난도 문항으로 골랐습니다. 이용자 투표로 확인된 난도 순위를 뜻하지는 않습니다.
확률변수가 바뀌면 표준화의 척도도 바뀐다는 점이 부담입니다. 원래 변수와 표본평균의 평균·표준편차를 나란히 적고, 표준화한 경계가 대칭인지 확인하세요. 확률을 더하기 전에 같은 넓이로 바꿀 수 있는지 보는 연습이 필요합니다.
계산량이 많아 보이는 식을 확률의 가중합으로 읽어야 합니다. 조합과 거듭제곱을 확률질량의 형태로 맞춘 뒤 무엇을 평균내는지 확인하세요. 제곱의 기댓값을 평균의 제곱으로 바꾸면 필요한 분산 부분을 놓치게 됩니다.
앞선 추출이 다음 주머니의 구성을 바꾸므로 한 번의 조합 계산으로 끝나지 않습니다. 옮기는 색 조합별로 다음 주머니의 상태를 적고, 각 상태에서 같은 확률변수 값을 주는 경로를 모으세요. 중간 경로의 확률과 최종 결과의 확률을 구별하는 기록이 중요합니다.
첫 풀이에서는 1~4번의 기본 개념을 안정적으로 확인하고, 5번에서 발상이 떠오르지 않으면 표시한 뒤 진행하세요. 6·8·10·12번처럼 계산 절차가 비교적 분명한 문항을 확보하는 편이 좋습니다. 앞번호부터 뒤로 갈수록 항상 어려워지는 배열이 아니므로 번호에 매이지 마세요.
중반의 13~15번에서 오래 머물면 뒤의 16·18번을 놓칠 수 있습니다. 풀이가 멈추었을 때는 같은 계산을 반복하지 말고 필요한 분포나 조건식을 적을 수 있는지 확인하세요. 마지막 검토 시간을 남겨 두고, 분포표가 필요한 19·20번은 경우를 정리할 공간도 확보하세요.
검토에서는 복원추출인지, 분산인지 표준편차인지, 전체 구간 길이인지 한쪽 오차한계인지부터 확인하세요. 12번의 최소 표본 크기, 19번의 확률 대소 조건, 21번의 배율에 대한 양수 조건도 놓치기 쉽습니다. 특히 평균에는 배율이 그대로 반영되지만 분산에는 제곱으로 반영되는 차이를 끝까지 점검하세요.
이 분석은 수학ETF에 등록된 이 회차 21문항의 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/87591e30-55cf-4994-b7ee-486f19036888