1번 · 조건부확률 · 쉬움
독립인 사건과 여사건을 포함한 합사건의 확률을 구합니다. 여사건과의 독립 관계로 교사건의 확률을 먼저 정리한 뒤 덧셈정리를 적용하세요. 합사건에서 겹치는 부분을 빼는 단계를 놓치기 쉽습니다.
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시험 분석
연결된 19개 문항의 분류 결과이며, 학생 평균 점수나 정답률이 아닙니다.
세마고등학교 2024년 2학년 2학기 기말고사 확률과통계에서 문항 수가 가장 많은 단원은 통계적추정 7문항(37%)입니다. 다른 단원도 함께 출제되어 한 단원만 준비해서는 전체 범위를 다루기 어렵습니다.
자동 분류상 어려움은 11문항(58%)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
세마고등학교는 경기 오산시에 있습니다. 이 시험의 범위는 사건의 독립과 독립시행, 확률변수와 확률분포, 이항분포와 정규분포, 표본평균과 모평균의 추정입니다. 객관식 17문항과 서술·단답형 2문항으로 구성돼 있습니다.
공식을 알고 있는지 확인하는 문항과, 그 공식을 적용할 대상을 스스로 만들어야 하는 문항이 섞여 있습니다. 신뢰구간의 길이를 이용하는 4번과 달리, 13번은 상자 전체 무게의 조건을 표본평균의 조건으로 바꾸고 불량 상자 수의 분포까지 연결해야 합니다. 같은 통계적추정 안에서도 필요한 사고의 단계가 다릅니다.
자동 분류 기준 어려움이 후반에 이어지므로 앞에서 오래 고민할 문항을 잘 골라야 합니다. 특히 서술형은 그래프의 넓이를 식으로 옮기거나 표본평균의 가능한 경우를 나열하는 과정이 필요합니다. 계산 결과만 확인하는 공부보다 조건을 식으로 바꾸는 첫 단계를 설명하는 연습이 효과적입니다.
쉬움으로 분류된 1·3·6번은 독립사건의 계산, 이항분포의 평균과 분산, 표본평균의 표준화에 해당합니다. 보통 문항에서도 확률밀도함수의 넓이와 신뢰구간의 구조를 정확히 알아야 합니다. 따라서 초반을 단순 암산 구간으로 보고 조건을 생략하면 확보할 수 있는 문항에서 실수할 수 있습니다.
7번은 정규분포의 대칭성을 이용한 확률 비교이고, 9·10번은 각각 분포 구성과 독립 조건의 정수 해석이 필요합니다. 8·11번을 지나면 12~19번이 모두 어려움입니다. 이 분포는 실제 응시자의 체감 난도를 확정하는 수치가 아니라 자동 분류 기준이지만, 풀이 순서를 계획할 때 후반의 부담을 예상하는 근거가 됩니다.
| 난이도(자동 분류 기준) | 문항 수 | 비중 | 문항 번호 |
|---|---|---|---|
| 쉬움 | 3 | 약 16% | 1·3·6 |
| 보통 | 5 | 약 26% | 2·4·5·8·11 |
| 어려움 | 11 | 약 58% | 7·9·10·12·13·14·15·16·17·18·19 |
통계적추정이 가장 많습니다. 신뢰구간의 길이와 중심을 다루는 4·8번, 표본평균의 분산과 확률을 다루는 5·6번을 먼저 익힌 뒤 13·16·19번으로 확장하는 순서가 좋습니다. 특히 19번은 표본평균이라는 이름만 보고 정규분포 공식을 적용하지 말고, 복원추출의 가능한 결과를 직접 확인해야 합니다.
확률변수와확률분포에서는 최댓값의 분포, 변환된 확률변수, 조건에 따라 바뀌는 추출, 확률밀도함수의 넓이를 모두 다룹니다. 단원 분류상 정규분포에 속한 3·11·15번은 실제 개념으로 이항분포의 평균·분산을 포함합니다. 표의 단원명과 함께 각 문항의 개념을 확인해야 이항분포 학습을 빠뜨리지 않습니다.
| 단원 | 문항 수 | 문항 번호 | 그중 어려움 |
|---|---|---|---|
| 통계적추정 | 7 | 4·5·6·8·13·16·19 | 13·16·19 |
| 확률변수와확률분포 | 5 | 2·9·14·17·18 | 9·14·17·18 |
| 정규분포 | 4 | 3·7·11·15 | 7·15 |
| 조건부확률 | 3 | 1·10·12 | 10·12 |
독립인 사건과 여사건을 포함한 합사건의 확률을 구합니다. 여사건과의 독립 관계로 교사건의 확률을 먼저 정리한 뒤 덧셈정리를 적용하세요. 합사건에서 겹치는 부분을 빼는 단계를 놓치기 쉽습니다.
구간별 일차식으로 주어진 확률밀도함수에서 특정 구간의 확률을 구합니다. 전체 넓이 조건으로 상수를 정하고 필요한 부분의 넓이를 계산합니다. 함수의 높이 자체를 확률로 읽지 않도록 주의하세요.
확률질량함수에서 이항분포를 알아보고 일차변환한 확률변수의 평균과 분산을 계산합니다. 평균에는 상수항이 반영되지만 분산에는 반영되지 않습니다. 분산에 곱해지는 계수를 제곱하는지도 확인하세요.
모평균의 신뢰구간 길이에 대한 조건으로 표본 크기의 최솟값을 찾습니다. 구간 전체 길이와 오차한계를 구별한 뒤 표본 크기에 관한 부등식으로 정리합니다. 마지막에는 자연수 조건과 경계 포함 여부를 확인하세요.
이산확률분포표에서 모집단의 분산을 구한 뒤 표본평균의 일차변환에 대한 분산을 계산합니다. 제곱의 평균과 평균의 제곱을 구별하는 것이 출발점입니다. 표본 크기로 나누는 과정과 계수를 제곱하는 과정을 따로 적으세요.
정규모집단에서 추출한 표본평균이 일정 구간에 속할 확률을 구합니다. 모집단의 표준편차를 표본평균의 표준편차로 바꾼 뒤 표준화합니다. 평균 양쪽에 걸친 구간이므로 분포표의 넓이를 어느 방향으로 더할지 확인하세요.
길이가 같은 구간의 정규분포 확률을 비교해 매개변수의 범위를 찾습니다. 구간의 중심이 평균에서 얼마나 떨어졌는지를 비교하면 확률의 대소를 판단할 수 있습니다. 대칭인 위치의 후보와 등호가 성립하는 경계를 빠뜨리지 마세요.
신뢰구간의 양 끝에서 표본평균과 표본 크기에 관한 정보를 역으로 읽습니다. 구간의 중심과 반길이를 분리하면 각각 어떤 양을 나타내는지 정리됩니다. 모평균과 관측한 표본평균을 같은 값으로 취급하지 않도록 주의하세요.
복원추출한 결과의 최댓값을 확률변수로 두고 표준편차를 구합니다. 최댓값이 기준 이하일 누적확률을 구한 뒤 이웃한 누적확률의 차로 분포표를 만들면 편리합니다. 최댓값의 가능한 값들이 같은 확률로 나온다고 생각하면 안 됩니다.
학생들의 수험번호 조건과 사건의 독립을 이용해 가능한 전체 인원을 따집니다. 교사건의 인원을 미지수로 두고 독립 관계를 인원 사이의 식으로 바꾸세요. 정수 조건뿐 아니라 각 범주에 실제로 배치할 수 있는 인원인지도 점검해야 합니다.
주사위 시행에 따른 바둑돌의 위치를 성공 횟수의 일차식으로 나타내 평균과 분산을 구합니다. 양의 방향으로 움직인 횟수를 정하면 반대 방향의 횟수도 정해집니다. 반대 방향 이동의 부호를 반영한 뒤 분산의 변환을 적용하세요.
카드를 반복해서 뒤집은 뒤의 상태를 독립시행의 확률로 해석합니다. 항상 뒤집히는 카드와 특정 눈에서만 뒤집히는 카드를 나누고, 필요한 뒤집기 횟수의 홀짝을 판단합니다. 가능한 횟수별 사건을 빠짐없이 더하는 것이 중요합니다.
포장된 상품의 전체 무게로 불량 확률을 구하고 불량 상자 수의 기댓값으로 연결합니다. 전체 무게 조건을 표본평균 조건으로 바꿔 표준화한 뒤 상자 단위의 시행을 생각하세요. 낱개 개수와 상자 개수를 혼동하면 마지막 기대값 계산이 달라집니다.
확률분포표와 평균 조건에서 미지수를 정하고 다른 확률변수의 기댓값을 구합니다. 표 사이의 대응을 평균으로부터의 편차 제곱으로 해석하면 분산과 연결됩니다. 값만 제곱하고 대응하는 확률을 빠뜨리는 일이 없도록 확인하세요.
뽑은 수들의 간격 조건으로 성공 확률을 구한 뒤 반복 시행의 성공 횟수에 대한 제곱의 평균을 구합니다. 간격을 보정한 새 수들로 대응시키면 조합으로 셀 수 있습니다. 성공 횟수의 평균을 제곱한 것과 제곱의 평균은 구별해야 합니다.
확률밀도함수의 대칭 관계와 표본평균의 확률 조건으로 표본 크기를 찾습니다. 그래프의 반사 관계에서 모평균과 표준편차의 관계를 얻고 같은 높이의 위치로 대칭축을 정합니다. 꼬리 방향을 맞춘 뒤 표준화 경계를 비교해야 합니다.
처음 꺼낸 공의 색에 따라 달라지는 추출을 분석해 남은 검은 공 수의 기댓값을 구합니다. 첫 결과별로 주머니 구성을 적고 조건부 분포를 만든 뒤 같은 결과값끼리 확률을 모으세요. 조건부 확률에 첫 분기의 확률을 곱하는 단계를 놓치기 쉽습니다.
확률밀도함수 그래프의 넓이 조건으로 상수들을 결정하고 과정을 서술합니다. 확률의 차, 선분 구간의 기울기, 전체 넓이 조건을 순서대로 연결하세요. 구간이 바뀌는 지점마다 도형을 나누고 각 넓이가 어느 확률인지 밝혀야 합니다.
복원추출로 얻은 표본평균의 확률이 같다는 조건에서 공의 개수를 추론합니다. 목표 평균을 만드는 순서쌍을 먼저 나열하고 각 확률을 합해 관계식을 세우세요. 서로 순서만 바뀐 경우와 같은 수가 나온 경우의 가짓수를 구별해야 합니다.
경기 지역에서 같은 2024학년도 2학년 2학기 기말고사 확률과통계를 치른 이웃 학교들과 견주면, 이웃 학교 평균은 총 20.3문항, 서술·단답형 2.7문항, 어려움 비율 30%입니다. 세마고는 문항 수와 서술·단답형 수가 이 평균보다 적지만 자동 분류 기준 어려움 비율은 58%로 높습니다. 함께 살펴본 4개교 중 어려움 비율은 1위입니다.
가장 많이 나온 단원은 모두 통계적추정으로 같습니다. 다만 이 공통점만으로 세부 단원 구성까지 같다고 볼 수는 없습니다. 세마고 대비에서는 신뢰구간의 기본형을 익힌 뒤 분포를 직접 구성하는 17·19번과 그래프 해석을 연결하는 16·18번을 연습하세요. 문항 수만 보고 풀이 부담을 가볍게 예상하기보다 조건 정리와 서술 시간을 함께 고려해야 합니다.
| 학교 | 문항 | 서술·단답 | 어려움(비율) | 가장 많은 단원 |
|---|---|---|---|---|
| 세마고등학교 (이 시험) | 19 | 2 | 11문항 (58%) | 통계적추정 |
| 효성고등학교 | 21 | 3 | 5문항 (24%) | 통계적추정 |
| 반송고등학교 | 20 | 2 | 8문항 (40%) | 통계적추정 |
| 능동고등학교 | 20 | 3 | 5문항 (25%) | 통계적추정 |
이 문항들은 이용자 투표로 확정한 최상위 난도 순위가 아니라 분석상 고난도 문항으로 고른 것입니다. 공통점은 계산 전에 구조를 정해야 한다는 점입니다. 새 변수의 의미, 대칭 관계, 넓이의 구간을 먼저 표시하면 중간 계산을 다시 시작하는 일을 줄일 수 있습니다.
반복 시행 공식을 쓰기 전에 한 번의 성공 확률을 만들어야 합니다. 간격 조건을 만족하는 선택과 보정한 수들의 선택이 서로 대응하는 이유를 확인하세요. 경우의 수가 정리된 다음에야 성공 횟수의 분포와 제곱의 평균을 연결할 수 있습니다.
그래프의 반사 관계, 정규분포의 대칭축, 표본평균의 표준편차가 차례로 필요합니다. 특히 서로 반대 방향의 꼬리 확률은 대칭성을 이용해 같은 방향으로 바꾼 뒤 비교하세요. 모집단과 표본평균의 표준편차를 구별해 적어 두는 것이 안전합니다.
그림에서 읽은 높이와 길이를 확률 조건에 맞춰 연결해야 합니다. 부분 넓이로 정할 수 있는 상수부터 처리하고 남은 구간을 전체 넓이 조건에 넣으면 흐름이 분명해집니다. 계산식 옆에 해당 도형과 구간을 적어 풀이의 근거를 드러내세요.
처음에는 1~6번과 8·11번에서 개념 적용이 되는 문항을 확보하세요. 7번의 구간 비교나 10번의 인원 조건에서 출발점이 보이지 않으면 필요한 관계만 표시하고 다음 문항으로 이동하는 편이 좋습니다. 전체 시험 시간이 확인되지 않았으므로 고정된 분 단위보다 문항별 진척을 기준으로 조절하세요.
12~17번을 모두 마친 뒤 서술형을 처음 읽기보다, 중간에 18·19번의 조건을 확인해 풀이 틀을 잡아 두세요. 18번은 넓이 구간을 나누는 데, 19번은 가능한 순서쌍을 적는 데 답안 공간이 필요합니다. 객관식 검산 시간과 별도로 이 과정을 쓸 시간을 남기는 계획이 필요합니다.
마지막 확인에서는 9·19번의 복원 여부, 12번의 뒤집기 횟수의 홀짝, 13번의 전체 무게와 평균의 구별, 17번의 분기별 주머니 구성을 확인하세요. 4·8번의 구간 길이와 반길이, 15번의 평균의 제곱과 제곱의 평균도 구별해야 합니다. 계산을 반복하기 전에 어떤 양을 계산했는지 먼저 읽어 보세요.
이 분석은 수학ETF에 등록된 이 회차 19문항의 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/c4902387-c06e-4ea0-bd0d-9bd1e498f48d