1번 · 확률변수와확률분포 · 쉬움
확률분포표의 빈칸을 채우고 지정된 구간의 확률을 결합하는 문항입니다. 확률의 총합으로 미지수를 정한 다음 해당 확률만 더하세요. 확률변수의 값과 그 값에 대응하는 확률을 섞지 않는 것이 중요합니다.
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시험 분석
연결된 24개 문항의 분류 결과이며, 학생 평균 점수나 정답률이 아닙니다.
경화여자고등학교 2025년 3학년 1학기 기말고사 확률과통계은 정규분포에 10/24문항(42%)이 집중됐습니다. 이 범위를 먼저 점검하면 출제 비중이 가장 큰 부분을 살펴볼 수 있습니다.
자동 분류상 어려움은 6문항(25%)입니다. 실제 정답률이나 학생 평균 점수가 아니라 문항 분류 결과이므로, 아래 원본 미리보기에서 해당 범위의 문제를 직접 확인하세요.
시험 분석 2026-10-22 작성
경화여자고등학교는 경기 광주시에 있습니다. 이 시험은 확률분포의 성질에서 정규분포, 표본평균과 모평균의 추정까지 이어집니다. 이산분포의 확률과 평균을 구하는 기본 계산뿐 아니라 연속확률변수의 확률밀도함수도 포함돼 있습니다.
전체가 객관식이지만 공식에 수를 대입하는 연습만으로 준비하기는 어렵습니다. 점수나 이동 좌표를 시행 횟수의 일차식으로 바꾸고, 확률이 같다는 조건을 표준화한 구간의 관계로 바꾸는 과정이 필요합니다. 계산 전에 무엇을 확률변수로 둘지 결정하는 습관이 도움이 됩니다.
후반에는 곡선의 성질 판단, 가중합의 최소, 신뢰구간과 이항분포를 연결하는 문제가 등장합니다. 기본 공식을 빨리 적용하는 능력과 낯선 표현에서 익숙한 평균·분산 구조를 찾아내는 능력을 함께 준비해야 하는 시험입니다.
쉬움 구간은 확률의 총합, 표본평균의 평균·분산, 정규곡선의 대칭, 신뢰구간의 기본 적용을 확인합니다. 쉬움으로 분류돼도 2번의 가능한 값 선택이나 3번의 순서쌍 정리처럼 조건을 읽는 과정은 생략할 수 없습니다.
보통 문항에서는 분포표 구성, 이항분포의 모수 역산, 정규분포표의 역이용으로 풀이 단계가 늘어납니다. 어려움 문항은 17번부터 등장하며, 특히 21·22·24번은 표현을 바꾸어 다른 개념으로 연결하는 데 시간이 들 수 있습니다. 난이도는 자동 분류 기준이므로 개인의 취약 개념에 따라 체감은 달라집니다.
| 난이도(자동 분류 기준) | 문항 수 | 비중 | 문항 번호 |
|---|---|---|---|
| 쉬움 | 7 | 29.2% | 1·2·3·5·6·9·20 |
| 보통 | 11 | 45.8% | 4·7·8·10·11·12·13·14·15·16·23 |
| 어려움 | 6 | 25.0% | 17·18·19·21·22·24 |
가장 많은 정규분포 단원에서는 대칭성과 표준화 외에도 이항분포의 평균·분산 및 정규근사를 묻습니다. 따라서 단원명만 보고 표준정규분포표 읽기만 반복하면 10·11·21번에서 필요한 풀이를 충분히 연습하지 못할 수 있습니다.
통계적추정에서는 표본평균의 분포와 신뢰구간 길이가 연결됩니다. 16번에서 길이로 표본 크기를 구하는 방법을 익힌 뒤 24번의 복합 조건으로 넘어가세요. 확률변수와확률분포에서는 4·7번의 분포 구성과 12번의 넓이 해석이 뒤 계산의 기초가 됩니다.
| 단원 | 문항 수 | 문항 번호 | 그중 어려움 |
|---|---|---|---|
| 정규분포 | 10 | 9·10·11·13·14·15·18·19·21·22 | 18·19·21·22 |
| 통계적추정 | 8 | 3·5·6·8·16·17·20·24 | 17·24 |
| 확률변수와확률분포 | 6 | 1·2·4·7·12·23 | 없음 |
확률분포표의 빈칸을 채우고 지정된 구간의 확률을 결합하는 문항입니다. 확률의 총합으로 미지수를 정한 다음 해당 확률만 더하세요. 확률변수의 값과 그 값에 대응하는 확률을 섞지 않는 것이 중요합니다.
확률질량함수의 상수를 정하고 부등식을 만족하는 사건의 확률을 구합니다. 부등식의 해에 들어가는 값 중 확률변수가 실제로 가질 수 있는 값만 골라야 합니다. 연속된 구간 전체를 대상으로 계산하지 마세요.
이산 모집단에서 추출한 표본평균이 특정 값을 가질 확률을 묻습니다. 평균 조건을 표본값의 합 조건으로 바꾸고 가능한 순서쌍을 정리하세요. 순서가 바뀐 경우를 빠뜨리거나 같은 경우를 중복해서 세지 않도록 주의해야 합니다.
의자에 앉는 여학생 수의 분포를 만들고 변환된 확률변수의 표준편차를 구합니다. 가능한 인원 범위를 먼저 정한 뒤 조합으로 각 확률을 계산하세요. 평행이동은 표준편차를 바꾸지 않고 배율은 절댓값으로 반영됩니다.
모집단의 평균과 표준편차에서 표본평균의 평균·분산을 구하는 기본형입니다. 표본평균의 평균은 모평균과 같고 분산은 표본 크기에 따라 줄어듭니다. 표준편차와 분산 중 무엇이 주어졌는지 먼저 표시하세요.
표본평균을 일차식으로 변환했을 때의 분산을 묻습니다. 표본평균의 분산을 먼저 계산한 뒤 변환에 따른 배율을 적용하세요. 분산에서는 계수가 제곱으로 반영된다는 점을 놓치기 쉽습니다.
공을 동시에 뽑을 때 소수가 적힌 공의 개수에 관한 제곱의 평균을 구합니다. 소수인 공과 아닌 공을 나누고 가능한 개수별 확률을 조합으로 정리하세요. 제곱의 평균을 평균의 제곱으로 바꾸지 않도록 주의해야 합니다.
표본평균의 평균 조건으로 모집단 분포표의 미지수를 정한 뒤 표본평균의 분산을 구합니다. 확률의 총합과 평균 조건을 함께 사용하세요. 모집단의 분산을 구한 단계와 표본평균의 분산으로 바꾸는 단계를 구분해야 합니다.
정규분포의 대칭성을 이용해 평균과 구간 확률을 파악합니다. 같은 꼬리 확률에 대응하는 경계가 평균을 중심으로 대칭임을 그림에 표시하세요. 표준정규분포표를 찾기 전에 넓이 관계만으로 정리할 수 있는지 확인하는 것이 좋습니다.
주사위 게임의 총점에 대한 표준편차를 구합니다. 특정 결과가 나온 횟수를 이항확률변수로 두고 총점을 그 변수의 일차식으로 표현하세요. 다른 결과가 나온 횟수도 총 시행 횟수에서 빼서 반영해야 합니다.
복원추출에서 특정 색 공이 나온 횟수의 평균과 분산으로 시행 횟수와 공의 구성을 역추적합니다. 이항분포의 평균·분산 관계에서 성공확률을 먼저 좁히세요. 복원추출이므로 시행마다 성공확률이 유지된다는 조건이 출발점입니다.
구간별로 정의된 확률밀도함수에서 전체 넓이로 상수를 정하고 부분 확률을 구합니다. 직사각형과 사다리꼴로 나누어 넓이를 계산하세요. 함수의 높이 자체를 확률로 읽으면 계산 방향이 달라집니다.
무게가 기준 이상일 확률로 정규분포의 평균을 역산합니다. 꼬리 넓이를 표에서 읽을 수 있는 넓이로 바꾸고 표준화한 경계와 연결하세요. 기준값이 평균의 어느 쪽에 있는지 확인해야 부호 실수를 줄일 수 있습니다.
동전 시행에서 정해진 결과가 나온 횟수의 확률을 정규분포로 근사합니다. 한 번의 성공확률을 구하고 이항분포의 평균과 분산을 계산한 뒤 표준화하세요. 분산을 그대로 표준화의 분모에 넣지 않도록 주의해야 합니다.
평균을 중심으로 대칭인 구간의 확률에서 구간의 폭을 찾습니다. 전체 중앙 넓이를 양쪽으로 나누어 표준정규분포표와 연결하세요. 평균에서 한쪽 경계까지의 거리와 양 끝점 사이 거리를 구별해야 합니다.
모평균의 신뢰구간 길이를 이용해 필요한 표본 크기를 구합니다. 신뢰구간의 중심보다 양 끝점 사이 길이에 집중하고 표준오차와 연결하세요. 한쪽 오차한계와 구간 전체 길이를 혼동하지 않는 것이 핵심입니다.
표본평균의 확률 부등식에서 표본 크기의 자연수 최댓값을 찾습니다. 표준화한 경계가 표본 크기에 따라 어떻게 변하는지 확인한 뒤 표의 넓이와 비교하세요. 확률 조건을 수의 범위로 옮길 때 부등호 방향을 점검해야 합니다.
정규분포곡선의 대칭·높이·교점과 확률 관계를 판단합니다. 평균이 같은 경우와 분산이 같은 경우를 나누어 곡선을 그리세요. 가로좌표의 대소만으로 함수값의 대소를 판단하면 평균 양쪽에서 오류가 생길 수 있습니다.
서로 다른 정규분포의 구간 확률이 같다는 조건을 표준화해 비교합니다. 각 구간을 평균 중심의 대칭 구간으로 정리하고 표준화한 폭을 연결하세요. 분포 기호에 쓰인 분산에서 표준편차를 정확히 읽어 내는 과정이 중요합니다.
모표준편차가 주어진 상황에서 표본평균을 중심으로 모평균의 신뢰구간을 구합니다. 신뢰도에 맞는 기준과 표본평균의 표준오차를 결합하세요. 표본 크기의 제곱근으로 나누는 단계를 빠뜨리지 마세요.
확률로 가중한 제곱식의 합으로 정의된 함수의 최솟값을 다룹니다. 합을 전개해 확률의 총합, 평균, 제곱의 평균으로 해석하면 이차함수 구조가 드러납니다. 긴 합을 항별로 직접 계산하기보다 분산과의 관계를 이용하세요.
주사위 결과에 따라 움직이는 점의 최종 좌표 확률을 구합니다. 한 종류의 이동 횟수를 이항확률변수로 두고 좌표 조건을 횟수 조건으로 바꾼 뒤 정규근사하세요. 이동 거리와 이동 횟수를 같은 변수로 취급하지 않도록 주의해야 합니다.
색깔별로 카드를 뽑아 얻은 수의 합과 그 일차변환의 평균 조건을 다룹니다. 각 카드가 전체 경우에 등장하는 빈도를 이용하거나 색깔별 평균을 더해 정리하세요. 서로 다른 추출 결과가 같은 합을 줄 수 있다는 점에 유의해야 합니다.
신뢰구간 길이의 부등식으로 표본 크기의 최댓값을 정하고 이를 이항분포의 조건에 연결합니다. 길이, 자연수 범위, 이항분포의 평균·분산 순서로 조건을 분리하세요. 제곱의 평균을 계산할 때 분산과 평균의 제곱을 함께 반영해야 합니다.
세 문항의 공통점은 계산에 들어가기 전 조건의 표현을 바꿔야 한다는 것입니다. 구간을 표준화하거나 좌표를 횟수로 바꾸고, 길이 조건을 자연수 범위로 옮기는 연결을 먼저 적으세요. 이 문항들은 풀이 구조를 기준으로 고른 분석상 고난도 문항입니다.
분포의 표기에 나타난 분산과 표준편차를 혼동하면 두 확률을 비교하는 식부터 달라집니다. 각 분포의 중심과 표준편차를 별도로 적고, 표준화한 구간의 폭을 비교하세요. 확률이 같다는 조건을 원래 구간 길이가 같다는 뜻으로 읽지 않는 것이 중요합니다.
최종 좌표는 성공 횟수 자체가 아닙니다. 서로 다른 이동의 횟수를 하나의 변수로 표현하고 좌표 구간을 횟수 구간으로 먼저 바꿔야 합니다. 그다음 이항분포의 평균·분산과 정규근사를 적용하면 상황 해석과 확률 계산을 분리할 수 있습니다.
신뢰구간 길이로부터 자연수 표본 크기의 범위를 정한 뒤, 그 최댓값을 새로운 이항분포의 시행 횟수로 사용합니다. 조건마다 무엇을 구하는지 표시하지 않으면 표본 크기와 마지막 미지수를 혼동하기 쉽습니다. 기본형인 16번과 연결해 단계별로 복습하세요.
초반의 기본 문항은 확률변수의 범위와 적용 공식을 짧게 적으며 해결하고, 분포를 만드는 문제는 경우별 표를 남기세요. 조합이나 평균 계산을 머릿속에서 모두 처리하려다 다시 계산하는 일을 줄이는 편이 좋습니다. 실제 연습에서는 조건 해석과 산술 계산 중 어디에서 시간이 걸리는지 따로 확인하세요.
17~19번에서 막히더라도 뒤 문항을 먼저 살펴보세요. 20번은 신뢰구간의 기본형이고 23번은 평균의 성질로 접근할 수 있어, 후반을 한 덩어리로 미뤄 두면 해결 가능한 문항까지 놓칠 수 있습니다. 식의 출발점이 보이지 않는 문제에는 필요한 변수와 조건만 표시한 뒤 돌아오는 순서를 연습하세요.
검토할 때는 표준화의 분모가 표준편차인지, 표본평균에서는 표준오차로 바뀌었는지, 신뢰구간에서는 전체 길이인지 한쪽 오차한계인지 확인하세요. 17·24번은 자연수의 최댓값이라는 조건까지 점검해야 합니다. 18번은 곡선의 높이와 확률을 나타내는 넓이를 구별하고 평균의 위치를 먼저 표시하세요.
이 분석은 수학ETF에 등록된 이 회차 24문항의 단원·난이도 분류와 해설을 바탕으로 작성했습니다. 난이도는 자동 분류 결과이며 실제 정답률이나 등급컷이 아닙니다. 문항 원문과 해설 전체는 싣지 않았습니다.