[9급 국가직 통계학개론] 19년 1회차 기출문제 정답·해설 페이지
- ㄱ: 이므로 옳다.
- ㄴ: 예를 들어 자료 1, 2, 9는 평균이 4로 평균보다 작은 자료가 2개, 큰 자료가 1개이므로 항상 같지는 않다. 틀리다.
- ㄷ: 이므로 옳다.
- 최솟값이 10이라는 설명: 왼쪽 수염 끝이 10이므로 옳다.
- 범위가 70이라는 설명: 이므로 옳다.
- 사분위수 범위가 35라는 설명: 이므로 옳다.
- ㄱ: 이므로 표본평균의 분산은 의 분산보다 크지 않다. 틀리다.
- ㄴ: 표본평균의 기댓값 μ는 의 기댓값과 같다. 옳다.
- ㄷ: 분산 은 n이 커질수록 작아진다. 옳다.
- 2+3×: 는 상위 95% 지점(음수)이어서 P(W>a)=0.95가 된다.
- 2+4×: 분산이 9이므로 곱할 값은 표준편차 3이다.
- 2+4×: 표준편차와 분위수가 모두 틀렸다.
- 1.96과 분모 64를 쓴 구간: 표본표준편차를 n으로 나눈 것으로, 표준오차는 로 나눠야 한다.
- 1.645와 분모 8을 쓴 구간: 이므로 90% 신뢰구간의 계수이다.
- 1.645와 분모 64를 쓴 구간: 신뢰계수와 표준오차가 모두 틀렸다.
- 합동비율 0.5와 우측 기각역 의 짝: 대립가설이 이므로 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 아래에서는 공통 비율을 합동표본비율로 추정해 표준오차를 구한다.
- ㄱ: X가 -1, 0, 1을 같은 확률로 갖고 이면 이지만 Y가 X로 결정되므로 독립이 아니다. 틀리다.
- ㄴ: 독립이면 여서 공분산과 상관계수가 0이다. 옳다.
- ㄷ: Y가 기울기 인 X의 일차식이므로 상관계수는 1이다. 기울기의 크기는 상관계수와 무관하다. 틀리다.
- 셀의 기대도수가 이라는 설명: 독립 가정 아래 이므로 옳다.
- , 셀 기대도수의 합이 라는 설명: 이므로 옳다.
- 전체 관측도수 합과 기대도수 합이 같다는 설명: 기대도수도 행·열 합계를 보존하므로 둘 다 n이다. 옳다.
- ㄱ: 이면 이므로 이고 두 값의 곱은 1이다.
- ㄴ: 이면 이므로 , 즉 분자 자유도 k, 분모 자유도 1인 F-분포를 따른다.
- ㄷ: 는 서로 독립인 자유도 1의 카이제곱분포를 따르므로 이다.
- 표본평균과 카이제곱분포의 짝: 표본평균은 근사적으로 정규분포 을 따르며 카이제곱분포가 아니다.
- 표본평균과 균등분포의 짝: 모집단 분포와 관계없이 정규분포로 근사되므로 균등분포가 아니다.
- 표준화 표본평균과 지수분포의 짝: 표준화 표본평균의 극한분포는 표준정규분포이다.
- ㉡의 값이 12라는 설명: 오차 자유도는 이므로 옳다.
- ㉢의 값이 64라는 설명: 이므로 옳다.
- 유의수준 1%에서 차이가 있다는 설명: p-값 0.0003이 0.01보다 작아 귀무가설을 기각하므로 옳다.
- 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 이다.
- 모상관계수가 0이라는 귀무가설이 기각되지 않는다는 설명: 단순선형회귀에서 이 검정은 기울기 검정과 같고, t-값 5.34가 보다 크므로 기각된다.
- (ㄱ): 귀무분포의 왼쪽 꼬리()로, 오른쪽 단측 기각역과 무관해 이 검정의 제1종 오류가 아니다.
- (ㄹ): 대립분포에서 오른쪽 꼬리로, H(1)이 참일 때 올바르게 기각하는 확률(검정력)의 일부일 뿐 제2종 오류가 아니다.
- 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 보다 커서 귀무가설을 기각하므로 옳다.
- ㄱ: 을 최소화하는 α는 이므로 이다.
- ㄴ: 절편이 있는 모형의 결정계수 는 제곱합의 비이므로 0 이상 1 이하이다.
- ㄷ: 의 회귀제곱합 이고 의 회귀제곱합은 0이므로 크거나 같다.
- 계수 1/2과 를 쓴 구간: 대립가설이 이므로 유의수준을 양쪽에 α/2씩 나눠야 한다.
- 계수 1/4과 를 쓴 구간: 표준오차는 이다.
- 계수 1/4과 를 쓴 구간: 표준오차와 분위수가 모두 틀렸다.
- 귀무가설이 성공률이 모두 1/4이라는 설명: 동질성 검정의 귀무가설은 로 성공률이 서로 같다는 것이며, 공통값을 1/4로 정하지 않는다.
- 분모가 인 검정통계량: 카이제곱 검정통계량은 로 기대도수로 나눈다.
- 기각역이 라는 설명: 자유도는 이고 우측 단측검정이므로 이다.
- ㄱ: 유의확률이 유의수준보다 작으면 관측 결과가 귀무가설 아래에서 충분히 드물다는 뜻이므로 귀무가설을 기각한다. 옳다.
- ㄴ: 불편추정량은 를 만족하는 추정량으로 정의된다. 옳다.
- ㄷ: 기각역을 좁혀 제1종 오류 확률을 줄이면 귀무가설을 채택하는 범위가 넓어져 제2종 오류 확률은 커진다. 틀리다.
다음은 자료 x1, x2,···, xn에 대한 표본평균()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. 의 값은 항상 0이다.
ㄱ, ㄴ
ㄱ, ㄷ
ㄴ, ㄷ
ㄱ, ㄴ, ㄷ
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.
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일 때, P(A∩B)의 값은?1/12
1/6
1/4
1/3
P(A∩B)의 값은 1/12이다.
조건부확률의 정의를 대입하면
이므로 이다. 두 조건부확률의 분모가 각각 P(A)와 P(B)로 다르다는 점이 핵심이다.
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다음 상자그림(box plot)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
최솟값은 10이다.
범위(range)는 70이다.
45이상의 값을 갖는 자료는 전체 자료의 35%이다.
사분위수 범위는 35이다.
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.
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X1, X2, ···, Xn은 평균이 μ, 분산이 σ2인 확률표본(random sample) 이라고 하자. 표본평균 에 대한 설명 중 옳은 것만을 모두 고르면?ㄱ. 의 분산은 X1의 분산보다 크다.
ㄴ. 의 기댓값은 X1의 기댓값과 같다.
ㄷ. 의 분산은 n이 커질수록 작아진다.
ㄱ, ㄴ
ㄱ, ㄷ
ㄴ, ㄷ
ㄱ, ㄴ, ㄷ
옳은 것은 ㄴ과 ㄷ이다.
확률표본의 표본평균은 기댓값이 , 분산이 이다.
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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)
2+3×z0.05
2+3×z0.95
2+4×z0.05
2+4×z0.95
W는 평균 2, 표준편차 3인 정규분포를 따르므로 a = 2+3×이다.
독립인 정규확률변수의 선형결합은 정규분포를 따른다.
이므로 , 즉 이다.
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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)
모평균의 95% 신뢰구간은 1.96과 표준오차 11.07/8을 쓴 이다.
표본크기 64인 대표본이므로 신뢰구간은 이다.
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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)
| 구분 | 지지 여부 | 합계 | ||
|---|---|---|---|---|
| 지지함 | 지지하지 않음 | |||
| 성별 | 남성 | 40 | 60 | 100 |
| 여성 | 60 | 40 | 100 | |
| 합계 | 100 | 100 | 200 | |
| Z 검정통계량 | 기각역 | |
|---|---|---|
| ① | ||
| ② | ||
| ③ | ||
| ④ |
①
②
③
④
검정통계량은 합동표본비율 0.5로 표준오차를 구하고, 기각역은 ≤ −인 짝이 옳다.
가설: , (좌측검정)
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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. 이면 X와 Y의 상관계수는 이다.
ㄴ
ㄱ, ㄴ
ㄱ, ㄷ
ㄴ, ㄷ
옳은 것은 ㄴ뿐이다.
독립이면 공분산이 0이므로 상관계수도 0이지만, 상관계수는 선형관계의 강도만 재므로 그 역은 성립하지 않는다.
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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)
| 구분 | 변수2 | 합계 | ||
|---|---|---|---|---|
| 범주1 | 범주2 | |||
| 변수1 | 범주1 | O11 | O12 | n1+ |
| 범주2 | O21 | O22 | n2+ | |
| 합계 | n+1 | n+2 | n | |
관측도수가 O11인 셀의 기대도수는과 같다.
관측도수가 O11인 셀의 기대도수와 O12인 셀의 기대도수의합은 n1+와 같다.
X가 자유도 1인 카이제곱분포를 따를 때, 유의확률은 P(X≤k)와 같다.
전체 관측도수의 합과 전체 기대도수의 합은 같다.
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 이다.
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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 은 분자의 자유도가 k이고 분모의 자유도가 인 1분포를 F-분포를 따른다.
ㄷ. 서로 독립인 두 확률변수 Z1과 Z2가 표준정규분포를 따를 때, 확률변수 은 분자의 자유도가 1이고 분모의 자유도가 1인 F-분포를 따른다.
ㄱ, ㄴ
ㄱ, ㄷ
ㄴ, ㄷ
ㄱ, ㄴ, ㄷ
ㄱ, ㄴ, ㄷ 모두 옳다.
F-분포를 따르는 변수의 역수는 분자·분모 자유도를 바꾼 F-분포를 따르고, 자유도 k인 t-분포 변수의 제곱은 를 따른다.
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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.
표본평균, 카이제곱분포
표본평균, 균등분포
표준화 표본평균, 지수분포
표준화 표본평균, 표준정규분포
㉠은 표준화 표본평균, ㉡은 표준정규분포이다.
중심극한정리에 따르면 평균 μ, 분산 인 임의의 모집단에서 표본크기 n이 충분히 크면
은 근사적으로 을 따른다.
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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?
| 구분 | 제곱합 | 자유도 | 평균제곱 | F-값 | p-값 |
|---|---|---|---|---|---|
| 처리 | 2156 | ( ㉠ ) | 16.84 | 0.0003 | |
| 오차 | 768 | ( ㉡ ) | ( ㉢ ) | ||
| 합계 | 2924 | 14 |
㉠의 값은 3이다.
㉡의 값은 12이다.
㉢의 값은 64이다.
유의수준 1%에서 검정할 때, 세 가지 속독법에 따라 책 읽는 시간에 차이가 있다고 할 수 있다.
처리의 자유도 ㉠은 처리 수 3에서 1을 뺀 2이므로, ㉠의 값이 3이라는 설명이 옳지 않다.
자유도: 합계 , 처리 , 오차
평균제곱: 처리 , 오차
F-값:
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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)
| 요인 | 제곱합 | 자유도 | 평균제곱 | F-값 |
|---|---|---|---|---|
| 회귀 | 541.69 | 1 | 541.69 | 29.04 |
| 잔차 | 186.56 | 10 | 18.66 |
| 회귀계수 | 표준오차 | t-값 | |
|---|---|---|---|
| 상수항 | 30.04 | 10.14 | 2.96 |
| X | 0.90 | 0.17 | 5.34 |
자료의 개수(n)는 11이다.
추정된 회귀직선은 Y=10.14+0.17X이다.
X와 Y사이의 모상관계수(p)가 0인지 검정할 때, 귀무가설(H0:p=0)은 유의수준 5%에서 기각되지 않는다.
추정된 회귀모형의 유의성을 검정할 때, 귀무가설(H0:회귀모형은 유의하지 않다)은 유의수준 5%에서 기각된다.
F-값 29.04가 보다 크므로, 회귀모형이 유의하지 않다는 귀무가설은 유의수준 5%에서 기각된다.
잔차의 자유도가 이므로 자료의 개수는 n=12이고, 회귀모형의 F검정은 분자 자유도 1, 분모 자유도 10인 F-분포를 쓴다.
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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
-1/2
1/2
-1
1
W와 T의 상관계수는 1/2이다.
X와 Y의 상관계수는 인데, 한쪽에만 음의 계수를 곱했으므로 부호만 바뀌고 크기는 그대로이다.
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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)

ㄱ, ㄷ
ㄱ, ㄹ
ㄴ, ㄷ
ㄴ, ㄹ
제1종 오류 영역은 (ㄴ), 제2종 오류 영역은 (ㄷ)이다.
그림에서 두 분포를 가르는 경계는 이므로, 기각역은 귀무분포를 기준으로 한 로 읽어야 한다(발문의 는 이 경계의 오기로 보인다).
제1종 오류는 H(0)가 참인데 기각하는 확률이므로, 곡선 아래에서 인 오른쪽 꼬리, 곧 (ㄴ)이다.
제2종 오류는 H(1)이 참인데 채택하는 확률이므로, 곡선 아래에서 인 왼쪽 꼬리, 곧 (ㄷ)이다.
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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)
| 요인 | 제곱합 | 자유도 | 평균제곱 | F-값 |
|---|---|---|---|---|
| 다이어트 | 6 | 3 | 20 | |
| 오차 | 2.6 | |||
| 합계 | 8.6 | 29 |
다이어트 종류는4가지이다.
F-값은 오차의 평균제곱을 처리의 평균제곱으로 나눈 값이다.
F-값과 분자의 자유도 3, 분모의 자유도가 26인 F-분포를 이용하여 유의확률(p-값)을 구할 수 있다.
유의수준 5%에서 다이어트 종류에 따라 체중 감량 효과에 차이가 있다고 할 수 있다.
F-값은 처리의 평균제곱을 오차의 평균제곱으로 나눈 값이므로, 반대로 나눈다는 설명이 옳지 않다.
오차 자유도:
평균제곱: 처리 , 오차
F-값:
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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 이다.
ㄴ. 모형 M2의 결정계수는 0이상이다.
ㄷ. 모형 M2의 회귀제곱합은 모형 M1의 회귀제곱합보다 크거나 같다.
ㄱ, ㄴ
ㄱ, ㄷ
ㄴ, ㄷ
ㄱ, ㄴ, ㄷ
ㄱ, ㄴ, ㄷ 모두 옳다.
절편만 있는 모형 의 최소제곱추정량은 이므로 적합값이 모두 이고 회귀제곱합은 0이다.
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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)
귀무가설을 기각하지 못하는 범위는 이다.
양측검정에서 이면 기각하지 못한다.
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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. 는 자유도가 k인 카이제곱분포의 제 100× (1-α) 백분위수이고, X2은 검정통계량이다)
| 구분 | 금연 | 합계 | ||
|---|---|---|---|---|
| 성공함(1) | 성공하지 못함(2) | |||
| 직업군 | 사무직(1) | 15 | 15 | 30 |
| 자영업(2) | 15 | 10 | 25 | |
| 교육관련(3) | 12 | 18 | 30 | |
| 노동직(4) | 18 | 17 | 35 | |
| 합계 | 60 | 60 | 120 | |
각 직업의 성공률을 pi(i=1,2,3,4)라고 할 때, 귀무가설은 H0:p1=p2=p3=p4=1/4이다.
E11=15이다.
카이제곱 검정통계량은이다.
유의수준 5%에서 검정할 때, 기각역은이다.
사무직·성공함 셀의 기대도수는 =15이므로 이 설명이 옳다.
귀무가설이 참일 때 기대도수는 (행 합계 × 열 합계) ÷ 전체이다.
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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.
ㄱ
ㄱ, ㄴ
ㄴ, ㄷ
ㄱ, ㄴ, ㄷ
옳은 것은 ㄱ과 ㄴ이다.
표본크기가 고정되면 제1종 오류 확률과 제2종 오류 확률은 한쪽을 줄이면 다른 쪽이 커지는 상충 관계에 있다.
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과 같다.



이다.
이다.