[9급 국가직 통계학개론] 19년 1회차 기출문제 정답·해설 페이지

[9급 국가직 통계학개론] 19년 1회차
    1[9급 국가직 통계학개론] 19년 1회차
    다음은 자료 x1, x2,···, xn에 대한 표본평균(xˉ\bar{x})의 성질이다. 이에 대한 설명으로 옳은 것만을 모두 고르면?

    ㄱ. 개의 자료 1, 3, 5, 7, 9의 표본평균은 5이다.

    ㄴ. 표본평균보다 값이 큰 자료 수와 작은 자료 수는 같다.

    ㄷ. ∑i=1n(xi−xˉ)\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})의 값은 항상 0이다.

    1
    ㄱ, ㄴ
    2
    ㄱ, ㄷ
    3
    ㄴ, ㄷ
    4
    ㄱ, ㄴ, ㄷ
    해설

    옳은 것은 ㄱ과 ㄷ이다.

    표본평균은 자료의 합을 개수로 나눈 값이고, 각 자료와 표본평균의 차이인 편차의 합은 항상 0이다. 평균보다 큰 자료와 작은 자료의 개수가 같다는 것은 중앙값의 성질이다.

    • ㄱ: xˉ=1+3+5+7+95=255=5\bar{x}=\dfrac{1+3+5+7+9}{5}=\dfrac{25}{5}=5이므로 옳다.
    • ㄴ: 예를 들어 자료 1, 2, 9는 평균이 4로 평균보다 작은 자료가 2개, 큰 자료가 1개이므로 항상 같지는 않다. 틀리다.
    • ㄷ: ∑i=1n(xi−xˉ)=∑i=1nxi−nxˉ=0\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})=\sum_{i=1}^{n}x_i-n\bar{x}=0이므로 옳다.

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    2[9급 국가직 통계학개론] 19년 1회차
    P(A)=13, P(B)=14, P(B∣A)+P(A∣B)=712P(A)=\dfrac{1}{3},\ P(B)=\dfrac{1}{4},\ P(B|A)+P(A|B)=\dfrac{7}{12} 일 때, P(A∩B)의 값은?
    1
    1/12
    2
    1/6
    3
    1/4
    4
    1/3
    해설

    P(A∩B)의 값은 1/12이다.

    조건부확률의 정의를 대입하면
    P(B∣A)+P(A∣B)=P(A∩B)P(A)+P(A∩B)P(B)=3P(A∩B)+4P(A∩B)=7P(A∩B)P(B|A)+P(A|B)=\dfrac{P(A\cap B)}{P(A)}+\dfrac{P(A\cap B)}{P(B)}=3P(A\cap B)+4P(A\cap B)=7P(A\cap B)

    7P(A∩B)=7127P(A\cap B)=\dfrac{7}{12}이므로 P(A∩B)=112P(A\cap B)=\dfrac{1}{12}이다. 두 조건부확률의 분모가 각각 P(A)와 P(B)로 다르다는 점이 핵심이다.

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    3[9급 국가직 통계학개론] 19년 1회차
    다음 상자그림(box plot)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
    문제 이미지
    1
    최솟값은 10이다.
    2
    범위(range)는 70이다.
    3
    45이상의 값을 갖는 자료는 전체 자료의 35%이다.
    4
    사분위수 범위는 35이다.
    해설

    45 이상의 값을 갖는 자료는 전체의 50%이므로, 35%라는 설명이 옳지 않다.

    상자그림에서 최솟값 10, 제1사분위수 27.5, 중앙값 45, 제3사분위수 62.5, 최댓값 80이다. 중앙값 이상인 자료는 전체의 절반이다.

    • 최솟값이 10이라는 설명: 왼쪽 수염 끝이 10이므로 옳다.
    • 범위가 70이라는 설명: 80−10=7080-10=70이므로 옳다.
    • 사분위수 범위가 35라는 설명: Q3−Q1=62.5−27.5=35Q_3-Q_1=62.5-27.5=35이므로 옳다.

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    4[9급 국가직 통계학개론] 19년 1회차
    X1, X2, ···, Xn은 평균이 μ, 분산이 σ2인 확률표본(random sample) 이라고 하자. 표본평균 Xˉ\bar{X} 에 대한 설명 중 옳은 것만을 모두 고르면?

    ㄱ. Xˉ\bar{X}의 분산은 X1의 분산보다 크다.

    ㄴ. Xˉ\bar{X}의 기댓값은 X1의 기댓값과 같다.

    ㄷ. Xˉ\bar{X}의 분산은 n이 커질수록 작아진다.

    1
    ㄱ, ㄴ
    2
    ㄱ, ㄷ
    3
    ㄴ, ㄷ
    4
    ㄱ, ㄴ, ㄷ
    해설

    옳은 것은 ㄴ과 ㄷ이다.

    확률표본의 표본평균은 기댓값이 E(Xˉ)=μE(\bar{X})=\mu, 분산이 Var(Xˉ)=σ2nVar(\bar{X})=\dfrac{\sigma^2}{n}이다.

    • ㄱ: σ2n≤σ2\dfrac{\sigma^2}{n}\le\sigma^2이므로 표본평균의 분산은 X1\mathrm{X}_{1}의 분산보다 크지 않다. 틀리다.
    • ㄴ: 표본평균의 기댓값 μ는 X1\mathrm{X}_{1}의 기댓값과 같다. 옳다.
    • ㄷ: 분산 σ2n\dfrac{\sigma^2}{n}은 n이 커질수록 작아진다. 옳다.

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    5[9급 국가직 통계학개론] 19년 1회차
    세 확률변수 X1, X2, X3은 서로 독립이고, 각각의 확률분포는 다음과 같다. 변환된 확률변수 W=X1-2X2+X3에 대해 P(W>a)=0.05를 만족하는 실수 a의 값은? (단, za는 표준 정규분포의 제 100×(1-α) 백분위수이다)
    X1∼N(2,12), X2∼N(1, 12), X3∼N(2, 22)X_1\sim N(2,1^2),\ X_2\sim N(1,\ 1^2),\ X_3\sim N(2,\ 2^2)
    1
    2+3×z0.05
    2
    2+3×z0.95
    3
    2+4×z0.05
    4
    2+4×z0.95
    해설

    W는 평균 2, 표준편차 3인 정규분포를 따르므로 a = 2+3×z0.05z_{0.05}이다.

    독립인 정규확률변수의 선형결합은 정규분포를 따른다.
    E(W)=2−2×1+2=2E(W)=2-2\times 1+2=2
    Var(W)=12+(−2)2×12+22=1+4+4=9Var(W)=1^2+(-2)^2\times 1^2+2^2=1+4+4=9

    P(W>a)=P(Z>a−23)=0.05P(W\gt a)=P\left(Z\gt \dfrac{a-2}{3}\right)=0.05이므로 a−23=z0.05\dfrac{a-2}{3}=z_{0.05}, 즉 a=2+3z0.05a=2+3z_{0.05}이다.

    • 2+3×z0.95z_{0.95}: z0.95z_{0.95}는 상위 95% 지점(음수)이어서 P(W>a)=0.95가 된다.
    • 2+4×z0.05z_{0.05}: 분산이 9이므로 곱할 값은 표준편차 3이다.
    • 2+4×z0.95z_{0.95}: 표준편차와 분위수가 모두 틀렸다.

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    6[9급 국가직 통계학개론] 19년 1회차
    어느 보험회사에서 도시 근로자의 평균 나이(μ)를 추정하기 위하여 64명을 임의로 추출하여 조사하였다. 64명 도시 근로자의 평균 나이가 36.38이고 표준편차가 11.07일 때, 모평균 μ에 대한 95%신뢰구간은? (단, 표준정규분포를 따르는 확률변수 Z에 대하여 P(Z≥1.96)=0.025, P(Z≥1.645)=0.05이다)
    1
    2
    3
    4
    해설

    모평균의 95% 신뢰구간은 1.96과 표준오차 11.07/8을 쓴 (36.38−1.96×11.078, 36.38+1.96×11.078)\left(36.38-1.96\times\dfrac{11.07}{8},\ 36.38+1.96\times\dfrac{11.07}{8}\right)이다.

    표본크기 64인 대표본이므로 신뢰구간은 xˉ±z0.025sn\bar{x}\pm z_{0.025}\dfrac{s}{\sqrt{n}}이다.
    z0.025=1.96, 64=8z_{0.025}=1.96,\ \sqrt{64}=8

    • 1.96과 분모 64를 쓴 구간: 표본표준편차를 n으로 나눈 것으로, 표준오차는 n=8\sqrt{n}=8로 나눠야 한다.
    • 1.645와 분모 8을 쓴 구간: P(Z≥1.645)=0.05P(Z\ge 1.645)=0.05이므로 90% 신뢰구간의 계수이다.
    • 1.645와 분모 64를 쓴 구간: 신뢰계수와 표준오차가 모두 틀렸다.

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    7[9급 국가직 통계학개론] 19년 1회차
    다음은 정부의 미세먼지 관련 정책에 대한 남녀 간 지지도의 차이를 알아보기 위해서 남녀 각각 100명씩을 조사하여 얻은 결과표이다. 남성의 지지율(p1)보다 여성의 지지율(p2)이 더 큰지 유의수준 5%에서 검정할 때, Z검정통계량의 값(Z0)과 기각역을 옳게 짝지은 것은? (단, za는 표준정규분포의 제100×(1-α) 백분위수이다) (순서대로 Z검정통계량, 기각역)
    구분지지 여부합계
    지지함지지하지 않음
    성별남성4060100
    여성6040100
    합계100100200
    Z 검정통계량기각역
    ①Z0=0.4−0.60.5×0.5100+0.5×0.5100Z_0=\dfrac{0.4-0.6}{\sqrt{\dfrac{0.5\times 0.5}{100}+\dfrac{0.5\times 0.5}{100}}}Z0≥z0.05Z_0\ge z_{0.05}
    ②Z0=0.4−0.60.4×0.6100+0.6×0.4100Z_0=\dfrac{0.4-0.6}{\sqrt{\dfrac{0.4\times 0.6}{100}+\dfrac{0.6\times 0.4}{100}}}Z0≥z0.05Z_0\ge z_{0.05}
    ③Z0=0.4−0.60.5×0.5100+0.5×0.5100Z_0=\dfrac{0.4-0.6}{\sqrt{\dfrac{0.5\times 0.5}{100}+\dfrac{0.5\times 0.5}{100}}}Z0≤−z0.05Z_0\le -z_{0.05}
    ④Z0=0.4−0.60.4×0.6100+0.6×0.4100Z_0=\dfrac{0.4-0.6}{\sqrt{\dfrac{0.4\times 0.6}{100}+\dfrac{0.6\times 0.4}{100}}}Z0≤−z0.05Z_0\le -z_{0.05}
    1
    ①
    2
    ②
    3
    ③
    4
    ④
    해설

    검정통계량은 합동표본비율 0.5로 표준오차를 구하고, 기각역은 Z0\mathrm{Z}_{0} ≤ −z0.05z_{0.05}인 짝이 옳다.

    가설: H0:p1=p2H_0:p_1=p_2, H1:p1<p2H_1:p_1\lt p_2 (좌측검정)
    p^1=0.4, p^2=0.6, p^=40+60200=0.5\hat{p}_1=0.4,\ \hat{p}_2=0.6,\ \hat{p}=\dfrac{40+60}{200}=0.5
    Z0=0.4−0.60.5×0.5100+0.5×0.5100≈−2.83Z_0=\dfrac{0.4-0.6}{\sqrt{\dfrac{0.5\times 0.5}{100}+\dfrac{0.5\times 0.5}{100}}}\approx -2.83

    • 합동비율 0.5와 우측 기각역 Z0≥z0.05Z_0\ge z_{0.05}의 짝: 대립가설이 p1<p2p_1\lt p_2이므로 왼쪽 꼬리에서 기각해야 한다.
    • 개별 비율(0.4×0.6)과 우측 기각역의 짝: 표준오차와 기각역의 방향이 모두 틀렸다.
    • 개별 비율(0.4×0.6)과 좌측 기각역의 짝: 귀무가설 p1=p2p_1=p_2 아래에서는 공통 비율을 합동표본비율로 추정해 표준오차를 구한다.

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    8[9급 국가직 통계학개론] 19년 1회차
    두 확률변수 X, Y의 상관계수에 대한 설명으로 옳은 것만을 모두 고르면?

    ㄱ. X와 Y의 상관계수가 0이면 X와 Y가 서로 독립이다.

    ㄴ. X와 Y가 서로 독립이면 상관계수가 0이다.

    ㄷ. P(Y=X2+1)=1P(Y=\dfrac{X}{2}+1)=1 이면 X와 Y의 상관계수는 12\dfrac{1}{2} 이다.

    1
    ㄴ
    2
    ㄱ, ㄴ
    3
    ㄱ, ㄷ
    4
    ㄴ, ㄷ
    해설

    옳은 것은 ㄴ뿐이다.

    독립이면 공분산이 0이므로 상관계수도 0이지만, 상관계수는 선형관계의 강도만 재므로 그 역은 성립하지 않는다.

    • ㄱ: X가 -1, 0, 1을 같은 확률로 갖고 Y=X2Y=X^2이면 Cov(X,Y)=E(X3)−E(X)E(X2)=0Cov(X,Y)=E(X^3)-E(X)E(X^2)=0이지만 Y가 X로 결정되므로 독립이 아니다. 틀리다.
    • ㄴ: 독립이면 E(XY)=E(X)E(Y)E(XY)=E(X)E(Y)여서 공분산과 상관계수가 0이다. 옳다.
    • ㄷ: Y가 기울기 12>0\dfrac{1}{2}\gt 0인 X의 일차식이므로 상관계수는 1이다. 기울기의 크기는 상관계수와 무관하다. 틀리다.

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    9[9급 국가직 통계학개론] 19년 1회차
    다음은 카이제곱통계량을 이용하여 두 변수가 서로 독립인지 알아보기 위한 관측도수의 2×2 분할표이다. 카이제곱(X2) 검정에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? (단, 귀무가설이 참일 때 각 셀의 기대도수는 5이상이고, 카이제곱통계량의 값은 k이다)
    구분변수2합계
    범주1범주2
    변수1범주1O11O12n1+
    범주2O21O22n2+
    합계n+1n+2n
    1
    관측도수가 O11인 셀의 기대도수는  과 같다.
    2
    관측도수가 O11인 셀의 기대도수와 O12인 셀의 기대도수의합은 n1+와 같다.
    3
    X가 자유도 1인 카이제곱분포를 따를 때, 유의확률은 P(X≤k)와 같다.
    4
    전체 관측도수의 합과 전체 기대도수의 합은 같다.
    해설

    유의확률은 검정통계량이 관측값 k 이상일 확률 P(X ≥ k)이므로, P(X≤k)와 같다는 설명이 옳지 않다.

    관측도수와 기대도수의 차이가 클수록 카이제곱통계량이 커지므로 오른쪽 꼬리에서 기각한다. 2×2 분할표의 자유도는 (2−1)(2−1)=1(2-1)(2-1)=1이다.

    • O11\mathrm{O}_{11} 셀의 기대도수가 (n1+)×(n+1)n\dfrac{(n_{1+})\times(n_{+1})}{n}이라는 설명: 독립 가정 아래 n×n1+n×n+1nn\times\dfrac{n_{1+}}{n}\times\dfrac{n_{+1}}{n}이므로 옳다.
    • O11\mathrm{O}_{11}, O12\mathrm{O}_{12} 셀 기대도수의 합이 n1+n_{1+}라는 설명: n1+(n+1+n+2)n=n1+\dfrac{n_{1+}(n_{+1}+n_{+2})}{n}=n_{1+}이므로 옳다.
    • 전체 관측도수 합과 기대도수 합이 같다는 설명: 기대도수도 행·열 합계를 보존하므로 둘 다 n이다. 옳다.

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    10[9급 국가직 통계학개론] 19년 1회차
    F-분포에 대한 설명으로 옳은 것만을 모두 고르면? (단, Fα(k1, k2)는 분자의 자유도가 k1이고 분모의 자유도가 k2인 F-분포의 제 100×(1-α)백분위수이다)

    ㄱ. 자유도 k1, k2 에 대해 항상 Fα(k1, k2)×F1-α(k2, k1)=1이다.

    ㄴ. T가 자유도 k인 t-분포를 따를 때, 확률변수 1T2\dfrac{1}{T^2}은 분자의 자유도가 k이고 분모의 자유도가 인 1분포를 F-분포를 따른다.

    ㄷ. 서로 독립인 두 확률변수 Z1과 Z2가 표준정규분포를 따를 때, 확률변수 (Z1Z2)2(\dfrac{Z_1}{Z_2})^2은 분자의 자유도가 1이고 분모의 자유도가 1인 F-분포를 따른다.

    1
    ㄱ, ㄴ
    2
    ㄱ, ㄷ
    3
    ㄴ, ㄷ
    4
    ㄱ, ㄴ, ㄷ
    해설

    ㄱ, ㄴ, ㄷ 모두 옳다.

    F-분포를 따르는 변수의 역수는 분자·분모 자유도를 바꾼 F-분포를 따르고, 자유도 k인 t-분포 변수의 제곱은 F(1,k)F(1,k)를 따른다.

    • ㄱ: F∼F(k1,k2)F\sim F(k_1,k_2)이면 1F∼F(k2,k1)\dfrac{1}{F}\sim F(k_2,k_1)이므로 Fα(k1,k2)=1F1−α(k2,k1)F_{\alpha}(k_1,k_2)=\dfrac{1}{F_{1-\alpha}(k_2,k_1)}이고 두 값의 곱은 1이다.
    • ㄴ: T=ZV/kT=\dfrac{Z}{\sqrt{V/k}}이면 T2=Z2/1V/k∼F(1,k)T^2=\dfrac{Z^2/1}{V/k}\sim F(1,k)이므로 1T2∼F(k,1)\dfrac{1}{T^2}\sim F(k,1), 즉 분자 자유도 k, 분모 자유도 1인 F-분포를 따른다.
    • ㄷ: Z12,Z22Z_1^2, Z_2^2는 서로 독립인 자유도 1의 카이제곱분포를 따르므로 (Z1Z2)2=Z12/1Z22/1∼F(1,1)\left(\dfrac{Z_1}{Z_2}\right)^2=\dfrac{Z_1^2/1}{Z_2^2/1}\sim F(1,1)이다.

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    11[9급 국가직 통계학개론] 19년 1회차
    중심극한정리에 대한 설명으로 ㉠, ㉡에 들어갈 말을 옳게 짝지은 것은? (단, 모집단의 평균이 μ이고, 분산 σ2은 존재한다) (순서대로 ㉠, ㉡)

    표본크기가 충분히 클 때, 임의의 분포에서 추출한 확률표본의 ( ㉠ )은 근사적으로 ( ㉡ )를 따른다.

    1
    표본평균, 카이제곱분포
    2
    표본평균, 균등분포
    3
    표준화 표본평균, 지수분포
    4
    표준화 표본평균, 표준정규분포
    해설

    ㉠은 표준화 표본평균, ㉡은 표준정규분포이다.

    중심극한정리에 따르면 평균 μ, 분산 σ2\sigma ^{2}인 임의의 모집단에서 표본크기 n이 충분히 크면
    Xˉ−μσ/n\dfrac{\bar{X}-\mu}{\sigma/\sqrt{n}}은 근사적으로 N(0,1)N(0,1)을 따른다.

    • 표본평균과 카이제곱분포의 짝: 표본평균은 근사적으로 정규분포 N(μ,σ2/n)N(\mu,\sigma^2/n)을 따르며 카이제곱분포가 아니다.
    • 표본평균과 균등분포의 짝: 모집단 분포와 관계없이 정규분포로 근사되므로 균등분포가 아니다.
    • 표준화 표본평균과 지수분포의 짝: 표준화 표본평균의 극한분포는 표준정규분포이다.

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    12[9급 국가직 통계학개론] 19년 1회차
    다음은 세 가지 속독법(A, B, C)에 따라 책 읽는 시간에 차이가 있는지 알아보기 위해 일원배치분산분석법을 적용하여 얻은 분산분석표이다. 각 속독법에 5명씩 15명을 임의로 배치하여 책을 읽게 한 후, 책 읽는 시간을 측정하였다. 이에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
    구분제곱합자유도평균제곱F-값p-값
    처리2156( ㉠ )16.840.0003
    오차768( ㉡ )( ㉢ )
    합계292414
    1
    ㉠의 값은 3이다.
    2
    ㉡의 값은 12이다.
    3
    ㉢의 값은 64이다.
    4
    유의수준 1%에서 검정할 때, 세 가지 속독법에 따라 책 읽는 시간에 차이가 있다고 할 수 있다.
    해설

    처리의 자유도 ㉠은 처리 수 3에서 1을 뺀 2이므로, ㉠의 값이 3이라는 설명이 옳지 않다.

    자유도: 합계 15−1=1415-1=14, 처리 3−1=23-1=2, 오차 14−2=1214-2=12
    평균제곱: 처리 2156÷2=10782156\div 2=1078, 오차 768÷12=64768\div 12=64
    F-값: 1078÷64≈16.841078\div 64\approx 16.84

    • ㉡의 값이 12라는 설명: 오차 자유도는 15−3=1215-3=12이므로 옳다.
    • ㉢의 값이 64라는 설명: 768÷12=64768\div 12=64이므로 옳다.
    • 유의수준 1%에서 차이가 있다는 설명: p-값 0.0003이 0.01보다 작아 귀무가설을 기각하므로 옳다.

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    13[9급 국가직 통계학개론] 19년 1회차
    다음은 입학 시 수학 성적(X)과 1학년 때의 통계학 성적(Y)에 대하여 단순선형회귀모형 Yi=α+βXi+εi, i = 1, 2, ···, n을 적용하여 얻은 결과이다. 이에 대한 설명으로 옳은 것은? (단, Fα(k1, k2)는 분자의 자유도가 k1이고 분모의 자유도가 k2인 F-분포의 제 100×(1-α) 백분위수를 나타내고, F0.05(1, 10)=4.96, F0.05(1, 11)=4.84 이다. 그리고 tα(k)는 자유도가 k인 t-분포의 제 100×(1-α) 백분위수를 나타내고, t0.05(10)=1.812, t0.025(10)=2.228, t0.025(11)=2.201이다)
    요인제곱합자유도평균제곱F-값
    회귀541.691541.6929.04
    잔차186.561018.66
    회귀계수표준오차t-값
    상수항30.0410.142.96
    X0.900.175.34
    1
    자료의 개수(n)는 11이다.
    2
    추정된 회귀직선은 Y=10.14+0.17X이다.
    3
    X와 Y사이의 모상관계수(p)가 0인지 검정할 때, 귀무가설(H0:p=0)은 유의수준 5%에서 기각되지 않는다.
    4
    추정된 회귀모형의 유의성을 검정할 때, 귀무가설(H0:회귀모형은 유의하지 않다)은 유의수준 5%에서 기각된다.
    해설

    F-값 29.04가 F0.05(1,10)=4.96F_{0.05}(1,10)=4.96보다 크므로, 회귀모형이 유의하지 않다는 귀무가설은 유의수준 5%에서 기각된다.

    잔차의 자유도가 n−2=10n-2=10이므로 자료의 개수는 n=12이고, 회귀모형의 F검정은 분자 자유도 1, 분모 자유도 10인 F-분포를 쓴다.

    • 자료의 개수가 11이라는 설명: 잔차 자유도 10이 n−2이므로 n=12이다.
    • 추정된 회귀직선이 Y=10.14+0.17X라는 설명: 10.14와 0.17은 표준오차이고, 회귀계수로 쓴 직선은 Y^=30.04+0.90X\hat{Y}=30.04+0.90X이다.
    • 모상관계수가 0이라는 귀무가설이 기각되지 않는다는 설명: 단순선형회귀에서 이 검정은 기울기 검정과 같고, t-값 5.34가 t0.025(10)=2.228t_{0.025}(10)=2.228보다 크므로 기각된다.

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    14[9급 국가직 통계학개론] 19년 1회차
    확률변수 X와 Y의 분산과 공분산은 다음과 같다. 확률변수 W와 T를 각각 W=2X+2, T=-Y+1이라고 할 때, W와 T의 상관계수는?

    V(X)=25, V(Y)=16, Cov(X, Y)=-10

    1
    -1/2
    2
    1/2
    3
    -1
    4
    1
    해설

    W와 T의 상관계수는 1/2이다.

    Cov(W,T)=Cov(2X+2,−Y+1)=2×(−1)×Cov(X,Y)=−2×(−10)=20Cov(W,T)=Cov(2X+2,-Y+1)=2\times(-1)\times Cov(X,Y)=-2\times(-10)=20
    V(W)=22×25=100, V(T)=(−1)2×16=16V(W)=2^2\times 25=100,\ V(T)=(-1)^2\times 16=16
    ρWT=2010016=2040=12\rho_{WT}=\dfrac{20}{\sqrt{100}\sqrt{16}}=\dfrac{20}{40}=\dfrac{1}{2}

    X와 Y의 상관계수는 −105×4=−12\dfrac{-10}{5\times 4}=-\dfrac{1}{2}인데, 한쪽에만 음의 계수를 곱했으므로 부호만 바뀌고 크기는 그대로이다.

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    15[9급 국가직 통계학개론] 19년 1회차
    확률변수 X는 N(μ, 1)를 따를때, 가설 H0: μ=μ0 대 H1:μ=μ1 대한 기각역이 R={x:x≥μ1+c}로 주어진 경우, 다음 그림에서 제 1종 오류를 범할 확률에 해당하는 영역(A)과 제 2종 오류를 범할 확률에 해당하는 영역(B)을 옳게 짝지은 것은? (단, μ1>μ0이고, c>0이다) (순서대로 A, B)
    문제 이미지
    1
    ㄱ, ㄷ
    2
    ㄱ, ㄹ
    3
    ㄴ, ㄷ
    4
    ㄴ, ㄹ
    해설

    제1종 오류 영역은 (ㄴ), 제2종 오류 영역은 (ㄷ)이다.

    그림에서 두 분포를 가르는 경계는 μ0+c\mu_0+c이므로, 기각역은 귀무분포를 기준으로 한 R={x:x≥μ0+c}R=\{x : x \ge \mu_0+c\}로 읽어야 한다(발문의 μ1+c\mu_1+c는 이 경계의 오기로 보인다).

    제1종 오류는 H(0)가 참인데 기각하는 확률이므로, N(μ0,1)N(\mu_0,1) 곡선 아래에서 x≥μ0+cx \ge \mu_0+c인 오른쪽 꼬리, 곧 (ㄴ)이다.
    제2종 오류는 H(1)이 참인데 채택하는 확률이므로, N(μ1,1)N(\mu_1,1) 곡선 아래에서 x<μ0+cx \lt \mu_0+c인 왼쪽 꼬리, 곧 (ㄷ)이다.

    • (ㄱ): 귀무분포의 왼쪽 꼬리(x≤μ0−cx \le \mu_0-c)로, 오른쪽 단측 기각역과 무관해 이 검정의 제1종 오류가 아니다.
    • (ㄹ): 대립분포에서 μ1+c\mu_1+c 오른쪽 꼬리로, H(1)이 참일 때 올바르게 기각하는 확률(검정력)의 일부일 뿐 제2종 오류가 아니다.

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    16[9급 국가직 통계학개론] 19년 1회차
    다음은 다이어트 종류에 따라 체중 감량 효과에 차이가 있는지 알아보기 위해 분산분석을 시행한 결과표이다. 이 결과에서 알 수 있는 내용으로 옳지 않은 것은? (단, Fα(k1, k2)는 분자의 자유도가 k1이고, 분모의 자유도가 k2인 F-분포의 제 ?00×(1-α) 백분위수를 나타내고, F0.05(3, 26)=2.98, F0.025(3, 26)=3.67이다)
    요인제곱합자유도평균제곱F-값
    다이어트6320
    오차2.6
    합계8.629
    1
    다이어트 종류는4가지이다.
    2
    F-값은 오차의 평균제곱을 처리의 평균제곱으로 나눈 값이다.
    3
    F-값과 분자의 자유도 3, 분모의 자유도가 26인 F-분포를 이용하여 유의확률(p-값)을 구할 수 있다.
    4
    유의수준 5%에서 다이어트 종류에 따라 체중 감량 효과에 차이가 있다고 할 수 있다.
    해설

    F-값은 처리의 평균제곱을 오차의 평균제곱으로 나눈 값이므로, 반대로 나눈다는 설명이 옳지 않다.

    오차 자유도: 29−3=2629-3=26
    평균제곱: 처리 6÷3=26\div 3=2, 오차 2.6÷26=0.12.6\div 26=0.1
    F-값: 2÷0.1=202\div 0.1=20

    • 다이어트 종류가 4가지라는 설명: 처리 자유도 3이 처리 수 − 1이므로 옳다.
    • 분자 자유도 3, 분모 자유도 26인 F-분포로 유의확률을 구한다는 설명: 처리·오차 자유도가 각각 3, 26이므로 옳다.
    • 유의수준 5%에서 차이가 있다는 설명: F=20이 F0.05(3,26)=2.98F_{0.05}(3,26)=2.98보다 커서 귀무가설을 기각하므로 옳다.

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    17[9급 국가직 통계학개론] 19년 1회차
    자료의 수가 n인 표본 (xi, yi)(i=1,2,···,n)에 대해 다음 두 회귀모형 M1과 M2를 적용하여 분석하고자 한다. 두 모형에 대한 설명으로 옳은 것만을 모두 고르면?

    M1: Yi=α+εi,
    M2: Yi=α+βXi+εi (i=1, 2, ⋯, n)

    ㄱ. 모형 M1에서 Y^i=Yˉ\hat{Y}_i=\bar{Y}이다.

    ㄴ. 모형 M2의 결정계수는 0이상이다.

    ㄷ. 모형 M2의 회귀제곱합은 모형 M1의 회귀제곱합보다 크거나 같다.

    1
    ㄱ, ㄴ
    2
    ㄱ, ㄷ
    3
    ㄴ, ㄷ
    4
    ㄱ, ㄴ, ㄷ
    해설

    ㄱ, ㄴ, ㄷ 모두 옳다.

    절편만 있는 모형 M1\mathrm{M}_{1}의 최소제곱추정량은 α^=Yˉ\hat{\alpha}=\bar{Y}이므로 적합값이 모두 Yˉ\bar{Y}이고 회귀제곱합은 0이다.

    • ㄱ: ∑(Yi−α)2\sum(Y_i-\alpha)^2을 최소화하는 α는 Yˉ\bar{Y}이므로 Y^i=Yˉ\hat{Y}_i=\bar{Y}이다.
    • ㄴ: 절편이 있는 모형의 결정계수 R2=SSRSSTR^2=\dfrac{SSR}{SST}는 제곱합의 비이므로 0 이상 1 이하이다.
    • ㄷ: M2\mathrm{M}_{2}의 회귀제곱합 ∑(Y^i−Yˉ)2≥0\sum(\hat{Y}_i-\bar{Y})^2\ge 0이고 M1\mathrm{M}_{1}의 회귀제곱합은 0이므로 크거나 같다.

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    18[9급 국가직 통계학개론] 19년 1회차
    어떤 자판기에서 판매되는 음료수 용량은 모평균이 μ(mL)이고, 모표준편차가 5mL인 확률분포를 따른다고 한다. 이 자동판매기에서 임의로 추출한 100개 음료수의 표본평균이 150mL일 때, 가설 H0:μ=μ0 대 H1:μ≠μ0에 대한 유의수준 α에서 귀무가설을 기각하지 못하는 μ0의 범위는? (단, zα는 표준정규분포의 100×(1-α) 백분위수이다)
    1
    2
    3
    4
    해설

    귀무가설을 기각하지 못하는 범위는 (150−12zα/2, 150+12zα/2)\left(150-\dfrac{1}{2}z_{\alpha/2},\ 150+\dfrac{1}{2}z_{\alpha/2}\right)이다.

    양측검정에서 ∣xˉ−μ0σ/n∣<zα/2\left|\dfrac{\bar{x}-\mu_0}{\sigma/\sqrt{n}}\right|\lt z_{\alpha/2}이면 기각하지 못한다.
    σn=5100=12\dfrac{\sigma}{\sqrt{n}}=\dfrac{5}{\sqrt{100}}=\dfrac{1}{2}
    150−12zα/2<μ0<150+12zα/2150-\dfrac{1}{2}z_{\alpha/2}\lt\mu_0\lt 150+\dfrac{1}{2}z_{\alpha/2}

    • 계수 1/2과 zαz_{\alpha}를 쓴 구간: 대립가설이 μ≠μ0\mu\ne\mu_0이므로 유의수준을 양쪽에 α/2씩 나눠야 한다.
    • 계수 1/4과 zα/2z_{\alpha /2}를 쓴 구간: 표준오차는 5/100=1/25/\sqrt{100}=1/2이다.
    • 계수 1/4과 zαz_{\alpha}를 쓴 구간: 표준오차와 분위수가 모두 틀렸다.

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    19[9급 국가직 통계학개론] 19년 1회차
    다음은 금연 프로그램에 참석한 120명을 대상으로 직업군에 따라 금연 성공률에 차이가 있는지 조사한 분할표이다. 이에 대한 설명으로 옳은 것은? (단, Oij(i=1,2,3,4, j=1,2) (i, j) 셀에서 얻어진 관측도수이고, Eij(i=1,2,3,4, j=1,2)는 귀무가설이 참일 때 (i, j)셀에서 얻어진 기대도수이다. χα2(k)\chi^2_{\alpha}(k)는 자유도가 k인 카이제곱분포의 제 100× (1-α) 백분위수이고, X2은 검정통계량이다)
    구분금연합계
    성공함(1)성공하지 못함(2)
    직업군사무직(1)151530
    자영업(2)151025
    교육관련(3)121830
    노동직(4)181735
    합계6060120
    1
    각 직업의 성공률을 pi(i=1,2,3,4)라고 할 때, 귀무가설은 H0:p1=p2=p3=p4=1/4이다.
    2
    E11=15이다.
    3
    카이제곱 검정통계량은  이다.
    4
    유의수준 5%에서 검정할 때, 기각역은  이다.
    해설

    사무직·성공함 셀의 기대도수는 E11\mathrm{E}_{11}=15이므로 이 설명이 옳다.

    귀무가설이 참일 때 기대도수는 (행 합계 × 열 합계) ÷ 전체이다.
    E11=30×60120=15E_{11}=\dfrac{30\times 60}{120}=15

    • 귀무가설이 성공률이 모두 1/4이라는 설명: 동질성 검정의 귀무가설은 H0:p1=p2=p3=p4H_0:p_1=p_2=p_3=p_4로 성공률이 서로 같다는 것이며, 공통값을 1/4로 정하지 않는다.
    • 분모가 Oij\mathrm{O}_{ij}인 검정통계량: 카이제곱 검정통계량은 ∑i=14∑j=12(Oij−Eij)2Eij\sum_{i=1}^{4}\sum_{j=1}^{2}\dfrac{(O_{ij}-E_{ij})^2}{E_{ij}}로 기대도수로 나눈다.
    • 기각역이 χ2≥χ0.0252(2)\chi^2\ge\chi^2_{0.025}(2)라는 설명: 자유도는 (4−1)(2−1)=3(4-1)(2-1)=3이고 우측 단측검정이므로 χ2≥χ0.052(3)\chi^2\ge\chi^2_{0.05}(3)이다.

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    20[9급 국가직 통계학개론] 19년 1회차
    다음 설명 중 옳은 것만을 모두 고르면?

    ㄱ. 유의확률(p-값)이 유의수준보다 작을 때 귀무가설을 기각한다.

    ㄴ. 모수 θ에 관한 불편추정량(unbiased estimator)의 기댓값은 θ이다.

    ㄷ. 검정에서 제 1종 오류의 확률을 줄이면 제 2종 오류의 확률도 줄어든다.

    1
    ㄱ
    2
    ㄱ, ㄴ
    3
    ㄴ, ㄷ
    4
    ㄱ, ㄴ, ㄷ
    해설

    옳은 것은 ㄱ과 ㄴ이다.

    표본크기가 고정되면 제1종 오류 확률과 제2종 오류 확률은 한쪽을 줄이면 다른 쪽이 커지는 상충 관계에 있다.

    • ㄱ: 유의확률이 유의수준보다 작으면 관측 결과가 귀무가설 아래에서 충분히 드물다는 뜻이므로 귀무가설을 기각한다. 옳다.
    • ㄴ: 불편추정량은 E(θ^)=θE(\hat{\theta})=\theta를 만족하는 추정량으로 정의된다. 옳다.
    • ㄷ: 기각역을 좁혀 제1종 오류 확률을 줄이면 귀무가설을 채택하는 범위가 넓어져 제2종 오류 확률은 커진다. 틀리다.

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