[7급 국가직 통계학] 26년 1회차 기출문제 정답·해설 페이지

[7급 국가직 통계학] 26년 1회차
    1[7급 국가직 통계학] 26년 1회차
    다음은 통계학을 수강하는 학생 30명 성적에 대한 줄기-잎 그림이다. 제1사분위수와 최빈값을 더한 값은?
    4 | 1 4
    5 | 1 1 4 8
    6 | 1 1 1 2 2 3
    7 | 1 2 3 3 5 6 7
    8 | 1 1 2 5 6 7 7 8
    9 | 1 4 8
    1
    122
    2
    124
    3
    126
    4
    128
    해설

    제1사분위수와 최빈값이 모두 61이므로 둘을 더한 값은 122이다.

    자료 30개 중 61이 세 번 나타나 가장 많으므로 최빈값은 61이다.

    제1사분위수의 위치는 0.25×(30+1)=7.750.25\times(30+1)=7.75로, 크기순 일곱째·여덟째 값이 모두 61이므로 제1사분위수도 61이다.
    61+61=12261+61=122

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    2[7급 국가직 통계학] 26년 1회차
    세 사건 AA, BB, CC에 대해 AA와 BB는 서로 독립, AA와 CC도 서로 독립, BB와 CC는 서로 배반이다. P(A)=0.2P(A)=0.2, P(B)=0.3P(B)=0.3, P(C)=0.5P(C)=0.5일 때, P(A∪B∪C)P(A\cup B\cup C)의 값은?
    1
    0.78
    2
    0.84
    3
    0.90
    4
    0.96
    해설

    BB와 CC가 배반이므로 BB·CC가 겹치는 항이 모두 사라져 P(A∪B∪C)=P(A\cup B\cup C)=0.84이다.

    포함배제 원리: P(A∪B∪C)=P(A)+P(B)+P(C)−P(A∩B)−P(A∩C)−P(B∩C)+P(A∩B∩C)P(A\cup B\cup C)=P(A)+P(B)+P(C)-P(A\cap B)-P(A\cap C)-P(B\cap C)+P(A\cap B\cap C)

    독립이므로 P(A∩B)=0.06P(A\cap B)=0.06, P(A∩C)=0.1P(A\cap C)=0.1이고, 배반이므로 P(B∩C)=P(A∩B∩C)=0P(B\cap C)=P(A\cap B\cap C)=0이다.
    0.2+0.3+0.5−0.06−0.1=0.840.2+0.3+0.5-0.06-0.1=0.84

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    3[7급 국가직 통계학] 26년 1회차
    정규분포 N(μ,1)N(\mu,1)을 따르는 확률표본 X1X_1, X2X_2, X3X_3을 이용하여 모평균 μ\mu를 추정하려고 한다. 다음에 제시된 μ\mu에 대한 추정량 μ^A\hat{\mu}_A, μ^B\hat{\mu}_B, μ^C\hat{\mu}_C 중 평균제곱오차(MSEMSE)가 작은 것부터 순서대로 바르게 나열한 것은?
    μ^A=12X1+12X2\hat{\mu}_A=\frac{1}{2}X_1+\frac{1}{2}X_2
    μ^B=12X1+14X2+14X3\hat{\mu}_B=\frac{1}{2}X_1+\frac{1}{4}X_2+\frac{1}{4}X_3
    μ^C=32X1−14X2−14X3\hat{\mu}_C=\frac{3}{2}X_1-\frac{1}{4}X_2-\frac{1}{4}X_3
    1
    μ^A\hat{\mu}_A, μ^B\hat{\mu}_B, μ^C\hat{\mu}_C
    2
    μ^A\hat{\mu}_A, μ^C\hat{\mu}_C, μ^B\hat{\mu}_B
    3
    μ^B\hat{\mu}_B, μ^A\hat{\mu}_A, μ^C\hat{\mu}_C
    4
    μ^C\hat{\mu}_C, μ^A\hat{\mu}_A, μ^B\hat{\mu}_B
    해설

    세 추정량이 모두 불편추정량이라 MSE는 분산과 같고, 작은 순서는 μ^B, μ^A, μ^C\hat{\mu}_B,\ \hat{\mu}_A,\ \hat{\mu}_C이다.

    계수의 합이 각각 1이므로 편향은 0이고, Var(Xi)=1Var(X_i)=1이므로 분산은 계수 제곱의 합이다.

    • Var(μ^A)=14+14=48Var(\hat{\mu}_A)=\frac{1}{4}+\frac{1}{4}=\frac{4}{8}
    • Var(μ^B)=14+116+116=38Var(\hat{\mu}_B)=\frac{1}{4}+\frac{1}{16}+\frac{1}{16}=\frac{3}{8}
    • Var(μ^C)=94+116+116=198Var(\hat{\mu}_C)=\frac{9}{4}+\frac{1}{16}+\frac{1}{16}=\frac{19}{8}

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    4[7급 국가직 통계학] 26년 1회차
    자료 (xi,yi)(i=1,2,⋯ ,10)(x_i,y_i)(i=1,2,\cdots,10)에 단순선형회귀모형 yi=β0+β1xi+ϵiy_i=\beta_0+\beta_1x_i+\epsilon_i를 최소제곱법으로 적합한 회귀계수의 추정값은 β^0=5\hat{\beta}_0=5, β^1=2\hat{\beta}_1=2이다. ∑i=110xi=120\sum_{i=1}^{10}x_i=120일 때 ∑i=110yi\sum_{i=1}^{10}y_i의 값은? (단, ϵi\epsilon_i는 N(0,σ2)N(0,\sigma^2)을 따르고 서로 독립이다)
    1
    190
    2
    240
    3
    290
    4
    340
    해설

    최소제곱 회귀직선은 항상 평균점 (xˉ,yˉ)(\bar{x},\bar{y})을 지나므로 ∑yi\sum y_i는 290이다.

    xˉ=12010=12\bar{x}=\frac{120}{10}=12
    yˉ=β^0+β^1xˉ=5+2×12=29\bar{y}=\hat{\beta}_0+\hat{\beta}_1\bar{x}=5+2\times 12=29
    ∑i=110yi=10×29=290\sum_{i=1}^{10}y_i=10\times 29=290

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    5[7급 국가직 통계학] 26년 1회차
    세 가지 백신에 따른 항체 생성률의 차이가 있는지를 확인하기 위해 백신 k(k=1,2,3)k(k=1,2,3)를 접종한 후, 항체가 미생성된 개체 수(Ok0O_{k0})와 항체가 생성된 개체 수(Ok1O_{k1})를 조사한 결과는 다음과 같다.
    백신 \ 항체 생성 여부미생성생성계
    백신 1O10O_{10}O11O_{11}n1n_1
    백신 2O20O_{20}O21O_{21}n2n_2
    백신 3O30O_{30}O31O_{31}n3n_3
    계O0O_0O1O_1nn
    백신 kk를 접종한 후 항체가 생성된 개체의 비율을 pkp_k라 할 때, 가설 H0H_0: ‘p1=p2=p3p_1=p_2=p_3이다’ 대 H1H_1: ‘p1p_1, p2p_2, p3p_3 중 적어도 하나는 다르다’에 대해 카이제곱검정을 하고자 한다. 귀무가설이 참일 때 백신 kk를 접종한 후 항체가 미생성된 개체의 추정 기대도수를 E^k0\hat{E}_{k0}이라 하고 항체가 생성된 개체의 추정 기대도수를 E^k1\hat{E}_{k1}이라 하자. 이에 대한 설명으로 옳은 것만을 모두 고르면?
    ㄱ. E^10+E^11=n1\hat{E}_{10}+\hat{E}_{11}=n_1이다.
    ㄴ. ∑k=13E^k1=O1\sum_{k=1}^{3}\hat{E}_{k1}=O_1이다.
    ㄷ. 카이제곱 검정통계량의 자유도는 2이다.
    1
    ㄱ
    2
    ㄱ, ㄷ
    3
    ㄴ, ㄷ
    4
    ㄱ, ㄴ, ㄷ
    해설

    세 진술이 모두 옳다 — 추정 기대도수는 행·열 합계를 보존하고, 자유도는 (3−1)(2−1)=2(3-1)(2-1)=2이다.

    귀무가설하에서 공통 비율을 O1n\frac{O_1}{n}로 추정하므로 E^k1=nkO1n\hat{E}_{k1}=\frac{n_kO_1}{n}, E^k0=nkO0n\hat{E}_{k0}=\frac{n_kO_0}{n}이다.

    • ㄱ: E^10+E^11=n1(O0+O1)n=n1\hat{E}_{10}+\hat{E}_{11}=\frac{n_1(O_0+O_1)}{n}=n_1이므로 옳다.
    • ㄴ: ∑kE^k1=O1∑knkn=O1\sum_{k}\hat{E}_{k1}=\frac{O_1\sum_{k}n_k}{n}=O_1이므로 옳다.
    • ㄷ: 3행 2열 분할표의 동질성 검정 자유도는 (3−1)(2−1)=2(3-1)(2-1)=2이므로 옳다.

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    6[7급 국가직 통계학] 26년 1회차
    다음 자료의 중앙값과 산술평균이 각각 50, 55일 때, x−yx-y의 값은? (단, x≥yx\ge y이다)
    60, 30, 40, 50, 70, 40, xx, yy
    1
    20
    2
    30
    3
    40
    4
    50
    해설

    중앙값 조건에서 y=50y=50, 평균 조건에서 x=100x=100이 정해지므로 x−yx-y는 50이다.

    8개 값의 합은 8×55=4408\times 55=440이고 나머지 여섯 값의 합이 290이므로 x+y=150x+y=150이다.

    중앙값은 크기순 넷째·다섯째 값의 평균이다. y≤40y\le 40이면 중앙값이 45, y>50y\gt 50이면 50을 넘으며, 그 사이에서는 y+502=50\frac{y+50}{2}=50이 되도록 y=50y=50이어야 한다.

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    7[7급 국가직 통계학] 26년 1회차
    어느 대학교는 메일을 스팸 메일과 정상 메일로 분류하는 프로그램을 사용하고 있다. 이 프로그램은 스팸 메일의 99 %를 스팸 메일로 분류하고, 정상 메일의 1 %는 스팸 메일로 분류한다. 이 대학교 전체 메일의 1 %는 스팸 메일이다. 이 프로그램이 어떤 메일을 스팸 메일로 분류했을 때, 해당 메일이 정상 메일일 확률은?
    1
    12\frac{1}{2}
    2
    23\frac{2}{3}
    3
    34\frac{3}{4}
    4
    45\frac{4}{5}
    해설

    베이즈 정리로 계산하면 스팸으로 분류된 메일이 정상 메일일 확률은 12\frac{1}{2}이다.

    스팸인 사건을 SS, 스팸으로 분류되는 사건을 DD라 하면
    P(D)=0.01×0.99+0.99×0.01=0.0198P(D)=0.01\times 0.99+0.99\times 0.01=0.0198
    P(Sc∩D)=0.99×0.01=0.0099P(S^c\cap D)=0.99\times 0.01=0.0099
    P(Sc∣D)=0.00990.0198=12P(S^c\mid D)=\frac{0.0099}{0.0198}=\frac{1}{2}

    스팸 비율이 낮아 잘못 분류된 정상 메일의 비중이 실제 스팸과 같아지는 것이 핵심이다.

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    8[7급 국가직 통계학] 26년 1회차
    볼펜을 제조하는 어느 회사에서는 자사 제품의 판매 비율 pp를 추정하고자 한다. 판매되는 볼펜을 대상으로 임의추출한 nn개 표본 중 자사 제품의 비율을 이용하여 pp를 추정할 때, 95.44 % 신뢰수준에서 pp에 대한 추정량의 오차한계를 0.05 이하로 하는 최소 표본의 크기는? (단, 확률변수 ZZ가 표준정규분포를 따를 때 P(Z≥1)=0.1587P(Z\ge 1)=0.1587, P(Z≥2)=0.0228P(Z\ge 2)=0.0228이다)
    1
    100
    2
    400
    3
    900
    4
    1,600
    해설

    95.44 % 신뢰수준의 임계값은 z=2z=2이고, p(1−p)p(1-p)의 최댓값을 쓰면 최소 표본 크기는 400이다.

    P(Z≥2)=0.0228P(Z\ge 2)=0.0228이므로 P(∣Z∣<2)=1−2×0.0228=0.9544P(|Z|\lt 2)=1-2\times 0.0228=0.9544이다.

    pp를 모르므로 p(1−p)≤14p(1-p)\le\frac{1}{4}를 쓴다.
    214n=1n≤0.052\sqrt{\frac{1}{4n}}=\frac{1}{\sqrt{n}}\le 0.05
    n≥20, n≥400\sqrt{n}\ge 20,\ n\ge 400

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    9[7급 국가직 통계학] 26년 1회차
    모평균이 μ\mu인 정규분포를 따르는 모집단에서 임의추출한 10개 자료의 표본평균이 11.5이다. 가설 H0H_0: μ=10\mu=10 대 H1H_1: μ≠10\mu\ne 10에 대한 검정통계량의 pp-값이 0.052일 때, 이에 대한 설명으로 옳은 것만을 모두 고르면?
    ㄱ. 가설 H0H_0: μ=10\mu=10 대 H1H_1: μ≠10\mu\ne 10에 대하여 유의수준 5 %에서 귀무가설을 기각한다.
    ㄴ. 가설 H0H_0: μ=10\mu=10 대 H1H_1: μ>10\mu>10에 대한 pp-값은 0.026이다.
    ㄷ. 모평균 μ\mu에 대한 95 % 신뢰구간은 10을 포함한다.
    1
    ㄴ
    2
    ㄱ, ㄷ
    3
    ㄴ, ㄷ
    4
    ㄱ, ㄴ, ㄷ
    해설

    옳은 것은 ㄴ과 ㄷ이다 — 양측 pp-값 0.052는 5 %보다 커서 기각하지 못하고, 단측 pp-값은 그 절반이다.

    양측 pp-값은 양쪽 꼬리 확률의 합이며, 같은 유의수준의 양측검정과 신뢰구간은 쌍대 관계에 있다.

    • ㄱ: 0.052>0.050.052\gt 0.05이므로 유의수준 5 %에서 귀무가설을 기각하지 않는다. 옳지 않다.
    • ㄴ: 검정통계량 분포가 대칭이고 표본평균 11.5가 10보다 크므로 우단측 pp-값은 0.0522=0.026\frac{0.052}{2}=0.026이다. 옳다.
    • ㄷ: 유의수준 5 % 양측검정에서 기각되지 않는 값은 95 % 신뢰구간 안에 있으므로 구간은 10을 포함한다. 옳다.

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    10[7급 국가직 통계학] 26년 1회차
    자료 (xi,yi)(i=1,2,⋯ ,11)(x_i,y_i)(i=1,2,\cdots,11)에서 표본평균 xˉ\bar{x}, yˉ\bar{y}는 각각 2, 3이다. 이 자료에 단순선형회귀모형 yi=βxi+ϵiy_i=\beta x_i+\epsilon_i를 최소제곱법으로 적합하여 얻은 β\beta의 추정량을 β^\hat{\beta}이라 할 때, 이에 대한 설명으로 옳은 것만을 모두 고르면? (단, ϵi\epsilon_i는 N(0,σ2)N(0,\sigma^2)을 따르고 서로 독립이다)
    ㄱ. 잔차제곱합의 자유도는 10이다.
    ㄴ. 추정 회귀직선은 (2,3)을 지난다.
    ㄷ. β^\hat{\beta}은 β\beta의 비편향추정량(unbiased estimator)이다.
    1
    ㄷ
    2
    ㄱ, ㄴ
    3
    ㄱ, ㄷ
    4
    ㄱ, ㄴ, ㄷ
    해설

    옳은 것은 ㄱ과 ㄷ이다 — 절편 없는 회귀직선은 원점을 지날 뿐 평균점을 지난다는 보장이 없다.

    원점을 지나는 모형의 최소제곱 추정량은 β^=∑xiyi∑xi2\hat{\beta}=\frac{\sum x_iy_i}{\sum x_i^2}이며 추정하는 모수가 하나뿐이다.

    • ㄱ: 모수 1개만 추정하므로 잔차제곱합의 자유도는 11−1=1011-1=10이다. 옳다.
    • ㄴ: 직선 y^=β^x\hat{y}=\hat{\beta}x가 (2,3)(2,3)을 지나려면 β^=1.5\hat{\beta}=1.5여야 하지만 일반적으로 ∑xiyi∑xi2≠yˉxˉ\frac{\sum x_iy_i}{\sum x_i^2}\ne\frac{\bar{y}}{\bar{x}}이다. 옳지 않다.
    • ㄷ: E(β^)=∑xi⋅βxi∑xi2=βE(\hat{\beta})=\frac{\sum x_i\cdot\beta x_i}{\sum x_i^2}=\beta이므로 비편향이다. 옳다.

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    11[7급 국가직 통계학] 26년 1회차
    어느 놀이공원은 검은 공과 흰 공이 들어 있는 상자에서 흰 공을 뽑으면 선물을 증정하고 있다. 상자 속의 흰 공의 비율 pp는 12\frac{1}{2}로 알려져 있다. 이 비율이 14\frac{1}{4}로 낮아졌다는 주장을 확인하기 위하여 다음 가설에 대한 검정을 실시하고자 한다.
    H0H_0: p=12p=\frac{1}{2} 대 H1H_1: p=14p=\frac{1}{4}
    상자에서 임의로 복원추출한 4개의 공이 모두 검은색이면 귀무가설을 기각한다고 할 때, 이 검정법의 제1종 오류를 범할 확률과 검정력을 바르게 연결한 것은?
    제1종 오류를 범할 확률 검정력
    1
    132\frac{1}{32} 1256\frac{1}{256}
    2
    132\frac{1}{32} 81256\frac{81}{256}
    3
    116\frac{1}{16} 1256\frac{1}{256}
    4
    116\frac{1}{16} 81256\frac{81}{256}
    해설

    기각역이 '4개 모두 검은 공'이므로 제1종 오류 확률은 116\frac{1}{16}, 검정력은 81256\frac{81}{256}이다.

    제1종 오류 확률은 H0H_0가 참(검은 공 확률 12\frac{1}{2})일 때 기각할 확률이다.
    (12)4=116\left(\frac{1}{2}\right)^4=\frac{1}{16}

    검정력은 H1H_1이 참(검은 공 확률 34\frac{3}{4})일 때 기각할 확률이다.
    (34)4=81256\left(\frac{3}{4}\right)^4=\frac{81}{256}

    • 132\frac{1}{32}은 지수를 5로 잘못 센 값이다.
    • 1256\frac{1}{256}은 흰 공 확률 14\frac{1}{4}를 거듭제곱한 것으로, 모두 흰 공일 확률이지 기각 확률이 아니다.

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    12[7급 국가직 통계학] 26년 1회차
    다음과 같은 산점도를 갖는 자료 (xi,yi)(x_i,y_i)에 단순선형회귀모형 yi=β0+β1xi+ϵiy_i=\beta_0+\beta_1x_i+\epsilon_i를 최소제곱법으로 적합하여 얻은 추정 회귀직선이 y^=β^0+β^1x\hat{y}=\hat{\beta}_0+\hat{\beta}_1x일 때, 다음 값 중 가장 큰 것은? (단, ϵi\epsilon_i는 N(0,σ2)N(0,\sigma^2)을 따르고 서로 독립이다)

    문제 이미지
    1
    추정 회귀직선의 기울기(β^1\hat{\beta}_1)
    2
    xx와 yy의 표본상관계수
    3
    xx와 y^\hat{y}의 표본상관계수
    4
    yy와 y^\hat{y}의 표본상관계수
    해설

    네 값 가운데 가장 큰 것은 yy와 y^\hat{y}의 표본상관계수로, 유일하게 양수이다.

    산점도는 xx가 커질수록 yy가 뚜렷하게 줄어드는 음의 선형관계를 보이므로 β^1<0\hat{\beta}_1\lt 0이고 rxy<0r_{xy}\lt 0이다.

    적합값은 xx의 일차변환이므로 rxy^=sign⁡(β^1)=−1r_{x\hat{y}}=\operatorname{sign}(\hat{\beta}_1)=-1이고, 단순회귀에서 ryy^=∣rxy∣r_{y\hat{y}}=|r_{xy}|이므로 0<ryy^≤10\lt r_{y\hat{y}}\le 1이다.

    • 추정 회귀직선의 기울기: 산점도가 우하향하므로 음수이다.
    • xx와 yy의 표본상관계수: 강한 음의 상관으로 −1-1에 가까운 음수이다.
    • xx와 y^\hat{y}의 표본상관계수: y^\hat{y}가 xx에 대해 감소하는 일차식이므로 정확히 −1-1로 가장 작다.

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    13[7급 국가직 통계학] 26년 1회차
    어떤 작물의 생산량이 비료(AA)의 4가지 수준과 토양(BB)의 3가지 수준에 따라 차이가 있는지를 알아보고자 한다. 모든 수준 조합마다 동일한 반복수로 측정하여 얻은 분산분석표의 일부는 다음과 같다. 이에 대한 설명으로 옳은 것만을 모두 고르면?
    요인제곱합자유도평균제곱FF-값pp-값
    비료(AA)14548.39.670.0002
    토양(BB)(가)<0.0001<0.0001
    교호작용
    (A×BA\times B)
    35(나)0.3564
    오차120245.0
    계600
    ㄱ. (가)의 값은 300이다.
    ㄴ. (나)의 값은 5이다.
    ㄷ. 모든 수준 조합에서 반복수는 4이다.
    1
    ㄱ
    2
    ㄱ, ㄷ
    3
    ㄴ, ㄷ
    4
    ㄱ, ㄴ, ㄷ
    해설

    옳은 것은 ㄱ뿐이다 — 오차 자유도 24에서 반복수는 3, 교호작용 자유도는 6이다.

    비료 자유도 4−1=34-1=3(1453≈48.3\frac{145}{3}\approx 48.3), 토양 자유도 3−1=23-1=2이고, 오차 자유도 ab(r−1)=12(r−1)=24ab(r-1)=12(r-1)=24에서 r=3r=3이다.

    • ㄱ: 600−145−35−120=300600-145-35-120=300이다. 옳다.
    • ㄴ: 교호작용 자유도는 (4−1)(3−1)=6(4-1)(3-1)=6이다. 옳지 않다.
    • ㄷ: 반복수는 4가 아니라 3이다. 옳지 않다.

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    14[7급 국가직 통계학] 26년 1회차
    다음은 자료 (x1i,x2i,yi)(i=1,2,⋯ ,20)(x_{1i},x_{2i},y_i)(i=1,2,\cdots,20)에 다중선형회귀모형 yi=β0+β1x1i+β2x2i+ϵiy_i=\beta_0+\beta_1x_{1i}+\beta_2x_{2i}+\epsilon_i를 최소제곱법으로 적합한 결과이다.
    계수추정
    회귀계수
    표준오차tt-값pp-값
    β0\beta_0-6.05315.663-0.3860.704
    β1\beta_10.9550.3542.6990.015
    β2\beta_20.4770.2941.6240.123
    이 회귀모형에 대한 총제곱합(SSTSST)은 980, 회귀제곱합(SSRSSR)은 538일 때, 이에 대한 설명으로 옳은 것만을 모두 고르면? (단, ϵi\epsilon_i는 N(0,σ2)N(0,\sigma^2)을 따르고 서로 독립이다)
    ㄱ. 잔차평균제곱(MSEMSE)은 26이다.
    ㄴ. 모든 설명변수는 유의수준 5 %에서 유의하다.
    ㄷ. 동일한 신뢰수준에서 β1\beta_1에 대한 신뢰구간의 폭이 β2\beta_2에 대한 신뢰구간의 폭보다 넓다.
    1
    ㄱ
    2
    ㄱ, ㄷ
    3
    ㄴ, ㄷ
    4
    ㄱ, ㄴ, ㄷ
    해설

    옳은 것은 ㄱ과 ㄷ이다 — 잔차평균제곱은 26이고, 신뢰구간 폭은 표준오차에 비례한다.

    잔차제곱합은 980−538=442980-538=442, 자유도는 20−3=1720-3=17이며, 동일 신뢰수준이면 두 계수의 tt 임계값이 같다.

    • ㄱ: MSE=44217=26MSE=\frac{442}{17}=26이다. 옳다.
    • ㄴ: x2x_2의 pp-값 0.123이 0.05보다 커서 유의하지 않다. 옳지 않다.
    • ㄷ: 표준오차가 0.354>0.2940.354\gt 0.294이므로 β1\beta_1의 구간이 더 넓다. 옳다.

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    15[7급 국가직 통계학] 26년 1회차
    자격증 시험의 응시자 중 100명을 임의추출하여 온라인 강의 수강과 자격증 시험 합격 여부를 조사한 결과는 다음과 같다.
    온라인 강의 수강 여부 \ 합격 여부합격불합격계
    수강함402060
    수강하지 않음301040
    계7030100
    온라인 강의 수강 여부와 자격증 시험 합격 여부는 연관성이 없다는 귀무가설을 유의수준 10 %에서 검정하고자 할 때, 카이제곱 검정통계량의 값과 검정 결과를 바르게 연결한 것은? (단, χα2(k)\chi^2_{\alpha}(k)는 자유도가 kk인 카이제곱분포의 제100×(1−α)100\times(1-\alpha) 백분위수를 나타내고, χ0.12(1)=2.71\chi^2_{0.1}(1)=2.71, χ0.12(3)=6.25\chi^2_{0.1}(3)=6.25이다)
    카이제곱 검정통계량의 값 검정 결과
    1
    5063\frac{50}{63} 귀무가설을 기각함
    2
    5063\frac{50}{63} 귀무가설을 기각하지 않음
    3
    20063\frac{200}{63} 귀무가설을 기각함
    4
    20063\frac{200}{63} 귀무가설을 기각하지 않음
    해설

    검정통계량은 5063\frac{50}{63}로 임계값 2.71보다 작아 귀무가설을 기각하지 않는다.

    기대도수(행합×열합÷총합)는 수강·합격 42, 수강·불합격 18, 미수강·합격 28, 미수강·불합격 12이며, 관측도수와의 차이는 모두 ±2\pm 2이다.

    χ2=4(142+118+128+112)=4×50252=5063≈0.79\chi^2=4\left(\frac{1}{42}+\frac{1}{18}+\frac{1}{28}+\frac{1}{12}\right)=4\times\frac{50}{252}=\frac{50}{63}\approx 0.79
    자유도는 (2−1)(2−1)=1(2-1)(2-1)=1이므로 χ0.12(1)=2.71\chi^2_{0.1}(1)=2.71과 비교한다.

    • 20063\frac{200}{63}은 편차 제곱을 4가 아닌 16으로 잘못 계산한 값이다.
    • 기각한다는 결론은 0.79<2.710.79\lt 2.71이라는 비교와 맞지 않는다.

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    16[7급 국가직 통계학] 26년 1회차
    두 철강 공장 AA, BB에서 생산하는 소재의 인장강도는 모분산이 각각 σA2\sigma_A^2, σB2\sigma_B^2인 정규분포를 따른다고 한다. 두 철강 공장 AA, BB의 소재를 각각 13개, 10개 임의추출하여 구한 인장강도의 표본분산은 각각 sA2=27s_A^2=27, sB2=9s_B^2=9이다. 두 공장에서 생산하는 소재의 인장강도가 서로 독립일 때, 두 모분산의 비 σA2σB2\frac{\sigma_A^2}{\sigma_B^2}에 대한 95 % 신뢰구간은? (단, Fα(k1,k2)F_{\alpha}(k_1,k_2)는 분자와 분모의 자유도가 각각 k1k_1, k2k_2인 FF분포의 제100×(1−α)100\times(1-\alpha) 백분위수를 나타내고, F0.025(12,9)=3.87F_{0.025}(12,9)=3.87, F0.025(9,12)=3.44F_{0.025}(9,12)=3.44이다)
    1
    (33.87, 3×3.44)\left(\frac{3}{3.87},\,3\times 3.44\right)
    2
    (33.87, 3×3.87)\left(\frac{3}{3.87},\,3\times 3.87\right)
    3
    (33.44, 3×3.44)\left(\frac{3}{3.44},\,3\times 3.44\right)
    4
    (33.44, 3×3.87)\left(\frac{3}{3.44},\,3\times 3.87\right)
    해설

    신뢰구간은 (33.87, 3×3.44)\left(\frac{3}{3.87},\,3\times 3.44\right)이다 — 하한은 F(12,9)F(12,9), 상한은 자유도를 뒤집은 F(9,12)F(9,12)를 쓴다.

    SA2/σA2SB2/σB2∼F(12,9)\frac{S_A^2/\sigma_A^2}{S_B^2/\sigma_B^2}\sim F(12,9)이고 표본분산비는 279=3\frac{27}{9}=3이다.

    F0.975(12,9)=1F0.025(9,12)F_{0.975}(12,9)=\frac{1}{F_{0.025}(9,12)}를 이용하면
    3F0.025(12,9)<σA2σB2<3×F0.025(9,12)\frac{3}{F_{0.025}(12,9)}\lt \frac{\sigma_A^2}{\sigma_B^2}\lt 3\times F_{0.025}(9,12)

    • 상한에 3.87을 곱한 구간은 역수 관계에서 자유도 순서를 뒤집지 않은 것이다.
    • 하한을 3.44로 나눈 구간은 분자·분모 자유도를 바꿔 쓴 것이다.

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    17[7급 국가직 통계학] 26년 1회차
    세 그룹 AA, BB, CC에서 각각 4개, 5개, 6개의 관측값을 조사한 결과 그룹별 표본평균과 표본분산은 다음과 같다. 그룹에 따라 평균의 차이가 있는지를 알아보기 위한 분산분석에서 오차제곱합과 그 자유도를 바르게 연결한 것은?
    그룹자료의 수표본평균표본분산
    AA4197.0
    BB5109.5
    CC6148.0
    오차제곱합 자유도
    1
    99 12
    2
    99 14
    3
    180 12
    4
    180 14
    해설

    오차제곱합은 99, 자유도는 12이다.

    오차제곱합은 그룹 내 변동의 합이다.
    SSE=∑(ni−1)si2=3×7.0+4×9.5+5×8.0=21+38+40=99SSE=\sum(n_i-1)s_i^2=3\times 7.0+4\times 9.5+5\times 8.0=21+38+40=99

    자유도는 N−k=15−3=12N-k=15-3=12이며, 14는 총자유도 N−1N-1에 해당한다.

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    18[7급 국가직 통계학] 26년 1회차
    5명의 학생을 대상으로 특별 교육 프로그램 이수 전후의 학업성취도를 측정한 결과는 다음과 같다. 이수 전후 학업성취도의 평균이 같은지를 검정하기 위한 tt-검정통계량의 절댓값은? (단, 이수 전후 학업성취도 차이는 서로 독립이고, 정규분포를 따른다)
    학생AABBCCDDEE
    이수 전4335321822
    이수 후4141423244
    1
    2.0
    2
    2.5
    3
    3.0
    4
    3.5
    해설

    대응표본 tt-검정통계량의 절댓값은 2.5이다.

    차이(이수 후 − 이수 전): −2, 6, 10, 14, 22-2,\ 6,\ 10,\ 14,\ 22
    dˉ=505=10\bar{d}=\frac{50}{5}=10

    sd2=144+16+0+16+1444=80s_d^2=\frac{144+16+0+16+144}{4}=80
    t=dˉsd/5=1016=2.5t=\frac{\bar{d}}{s_d/\sqrt{5}}=\frac{10}{\sqrt{16}}=2.5

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    19[7급 국가직 통계학] 26년 1회차
    1부터 8까지의 숫자가 각각 하나씩 적혀 있는 8장의 카드가 있다. 이 중에서 3장의 카드를 임의로 비복원추출할 때, 선택된 3장의 카드에 적혀 있는 수 중에서 가장 작은 값을 XX라 하자. XX의 기댓값 E(X)E(X)는?
    1
    32\frac{3}{2}
    2
    74\frac{7}{4}
    3
    2
    4
    94\frac{9}{4}
    해설

    E(X)E(X)는 94\frac{9}{4}이며, 꼬리합 공식 E(X)=∑P(X≥x)E(X)=\sum P(X\ge x)로 계산한다.

    최솟값이 xx 이상이려면 세 장 모두 x,…,8x,\dots,8에서 뽑아야 하므로 P(X≥x)=(9−x3)(83)P(X\ge x)=\frac{\binom{9-x}{3}}{\binom{8}{3}}이다.

    E(X)=(83)+(73)+⋯+(33)56=(94)56=12656=94E(X)=\frac{\binom{8}{3}+\binom{7}{3}+\cdots+\binom{3}{3}}{56}=\frac{\binom{9}{4}}{56}=\frac{126}{56}=\frac{9}{4}

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    20[7급 국가직 통계학] 26년 1회차
    자유도가 10인 tt분포를 따르는 확률변수 TT가 평균으로부터 사분위수 범위의 mm배 이상 떨어져 있는 값을 극단값으로 정의하자. 확률변수 TT가 극단값을 가질 확률이 0.02 이하가 되도록 하기 위한 mm의 최솟값을 m0m_0이라 할 때, 14m014m_0의 값은? (단, tα(k)t_{\alpha}(k)는 자유도가 kk인 tt분포의 제100×(1−α)100\times(1-\alpha) 백분위수를 나타내고, t0.25(10)=0.70t_{0.25}(10)=0.70, t0.02(10)=2.36t_{0.02}(10)=2.36, t0.01(10)=2.76t_{0.01}(10)=2.76이다)
    1
    23.6
    2
    27.6
    3
    47.2
    4
    55.2
    해설

    14m014m_0는 27.6이다 — 사분위수 범위는 2×0.70=1.402\times 0.70=1.40이고, 양쪽 꼬리 합 0.02에 해당하는 값은 t0.01(10)=2.76t_{0.01}(10)=2.76이다.

    tt분포는 0에 대칭이므로 Q1=−0.70Q_1=-0.70, Q3=0.70Q_3=0.70이다.
    P(∣T∣≥1.4m)≤0.02  ⟺  1.4m≥2.76P(|T|\ge 1.4m)\le 0.02\iff 1.4m\ge 2.76
    m0=2.761.4, 14m0=27.6m_0=\frac{2.76}{1.4},\ 14m_0=27.6

    • 23.6은 한쪽 꼬리 0.02에 해당하는 2.36을 쓴 값이다.
    • 55.2는 사분위수 범위를 1.40이 아닌 0.70으로 잡은 값이다.
    • 47.2는 위 두 실수를 함께 범한 값이다.

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    21[7급 국가직 통계학] 26년 1회차
    두 확률변수 XX, YY의 결합확률밀도함수가 다음과 같을 때, P(X>12)P\left(X>\frac{1}{2}\right)의 값은?
    f(x, y)={6(1−x−y),x>0, y>0, x+y<10,그 외f(x,\,y)=\begin{cases}6(1-x-y), & x>0,\ y>0,\ x+y<1\\0, & \text{그 외}\end{cases}
    1
    18\frac{1}{8}
    2
    16\frac{1}{6}
    3
    14\frac{1}{4}
    4
    12\frac{1}{2}
    해설

    P(X>12)P\left(X\gt \frac{1}{2}\right)는 18\frac{1}{8}이며, 먼저 XX의 주변확률밀도함수를 구한다.

    fX(x)=∫01−x6(1−x−y) dy=3(1−x)2, 0<x<1f_X(x)=\int_0^{1-x}6(1-x-y)\,dy=3(1-x)^2,\ 0\lt x\lt 1

    ∫1/213(1−x)2 dx=[−(1−x)3]1/21=18\int_{1/2}^{1}3(1-x)^2\,dx=\left[-(1-x)^3\right]_{1/2}^{1}=\frac{1}{8}

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    22[7급 국가직 통계학] 26년 1회차
    네 가지 약품 AA, BB, CC, DD에 대해 각각 3회씩 반복하여 측정한 약효는 다음과 같다. 약품에 따라 약효의 차이가 있는지를 검정하기 위한 FF-검정통계량의 값은?
    약품 AA약품 BB약품 CC약품 DD
    320-1
    21-1-2
    10-2-3
    1
    1
    2
    8
    3
    10
    4
    30
    해설

    FF-검정통계량은 10이다(처리평균제곱 10, 오차평균제곱 1).

    약품별 평균은 2, 1, −1, −2이고 총평균은 0이다.
    SSTR=3(4+1+1+4)=30SSTR=3(4+1+1+4)=30, 자유도 3 → 평균제곱 10

    각 약품 안의 편차가 1,0,−11,0,-1이라 오차제곱합은 4×2=84\times 2=8, 자유도 12−4=812-4=8 → 평균제곱 1
    F=101=10F=\frac{10}{1}=10

    • 30은 처리제곱합을 자유도로 나누지 않은 값이다.
    • 8은 오차제곱합 또는 오차 자유도이다.

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    23[7급 국가직 통계학] 26년 1회차
    자료 (xi,yi)(i=1,2,⋯ ,n)(x_i,y_i)(i=1,2,\cdots,n)에 단순선형회귀모형 yi=β0+β1xi+ϵiy_i=\beta_0+\beta_1x_i+\epsilon_i를 최소제곱법으로 적합하여 얻은 β0\beta_0의 추정값, 회귀제곱합, 잔차평균제곱을 각각 β^0\hat{\beta}_0, SSRSSR, MSEMSE라 하자. 설명변수를 xi∗=2xix_i^*=2x_i로 변환한 자료 (xi∗,yi)(i=1,2,⋯ ,n)(x_i^*,y_i)(i=1,2,\cdots,n)에 단순선형회귀모형 yi=β0∗+β1∗xi∗+ϵi∗y_i=\beta_0^*+\beta_1^*x_i^*+\epsilon_i^*를 최소제곱법으로 적합하여 얻은 β0∗\beta_0^*의 추정값, 회귀제곱합, 잔차평균제곱을 각각 β0∗^\widehat{\beta_0^*}, SSR∗SSR^*, MSE∗MSE^*라 하자. 이에 대한 설명으로 옳은 것만을 모두 고르면? (단, ϵi\epsilon_i, ϵi∗\epsilon_i^*는 각각 N(0,σ2)N(0,\sigma^2), N(0,(σ∗)2)N(0,(\sigma^*)^2)을 따르고 서로 독립이다)
    ㄱ. β^0=β0∗^\hat{\beta}_0=\widehat{\beta_0^*}
    ㄴ. SSR=SSR∗SSR=SSR^*
    ㄷ. MSE=MSE∗MSE=MSE^*
    1
    ㄱ
    2
    ㄱ, ㄴ
    3
    ㄴ, ㄷ
    4
    ㄱ, ㄴ, ㄷ
    해설

    ㄱ, ㄴ, ㄷ이 모두 옳다 — 설명변수를 상수배해도 적합값 y^i\hat{y}_i가 그대로이기 때문이다.

    β1∗^=β^12\widehat{\beta_1^*}=\frac{\hat{\beta}_1}{2}이므로 β1∗^xi∗=β^1xi\widehat{\beta_1^*}x_i^*=\hat{\beta}_1x_i이고, 절편도 yˉ−β1∗^xˉ∗=yˉ−β^1xˉ\bar{y}-\widehat{\beta_1^*}\bar{x}^*=\bar{y}-\hat{\beta}_1\bar{x}로 변하지 않는다.

    • ㄱ: 위 식에서 절편 추정값이 같다. 옳다.
    • ㄴ: 적합값이 같으므로 SSR=∑(y^i−yˉ)2SSR=\sum(\hat{y}_i-\bar{y})^2도 같다. 옳다.
    • ㄷ: 잔차와 자유도 n−2n-2가 같으므로 잔차평균제곱도 같다. 옳다.

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    24[7급 국가직 통계학] 26년 1회차
    어느 공장에서 생산하는 반도체 웨이퍼 1장당 결함 수는 평균이 0.5인 포아송 분포를 따르고, 평균이 m(m>0)m(m>0)인 포아송 분포의 확률질량함수는 다음과 같다.
    f(x)={e−mmxx!,x=0, 1, 2, ⋯0,그 외f(x)=\begin{cases}\dfrac{e^{-m}m^x}{x!}, & x=0,\,1,\,2,\,\cdots\\0, & \text{그 외}\end{cases}
    웨이퍼당 결함 수가 서로 독립일 때, 갑과 을의 대화에서 (가), (나)에 들어갈 값을 바르게 연결한 것은? (단, 확률변수 ZZ가 표준정규분포를 따를 때 P(Z≥1)=0.1587P(Z\ge 1)=0.1587, P(Z≥2)=0.0228P(Z\ge 2)=0.0228이다)
    갑: 포아송 분포의 성질을 이용하면 웨이퍼 5장에서 총 결함이 2개 이상일 확률은 ( (가) )임을 알 수 있어.
    을: 나는 50장의 웨이퍼를 고려해 보겠어. 중심극한정리를 이용하면 50장의 웨이퍼에서 총 결함이 30개 이상일 확률은 ( (나) )로 근사할 수 있어.
    (가) (나)
    1
    1−e−0.51-e^{-0.5} 0.0228
    2
    1−e−0.51-e^{-0.5} 0.1587
    3
    1−3.5e−2.51-3.5e^{-2.5} 0.0228
    4
    1−3.5e−2.51-3.5e^{-2.5} 0.1587
    해설

    (가)는 1−3.5e−2.51-3.5e^{-2.5}, (나)는 0.1587이다.

    독립인 포아송 확률변수의 합은 포아송이므로 5장의 총 결함은 평균 2.5인 포아송 분포를 따른다.
    P(S≥2)=1−e−2.5(1+2.5)=1−3.5e−2.5P(S\ge 2)=1-e^{-2.5}(1+2.5)=1-3.5e^{-2.5}

    50장의 총 결함은 평균 25, 분산 25(표준편차 5)이므로 중심극한정리로
    P(S≥30)≈P(Z≥30−255)=P(Z≥1)=0.1587P(S\ge 30)\approx P\left(Z\ge\frac{30-25}{5}\right)=P(Z\ge 1)=0.1587

    • 1−e−0.51-e^{-0.5}는 웨이퍼 1장에서 결함이 1개 이상일 확률로, 5장 합산과 '2개 이상' 조건을 반영하지 않았다.
    • 0.0228은 P(Z≥2)P(Z\ge 2)로, 표준화 값 1과 맞지 않는다.

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    25[7급 국가직 통계학] 26년 1회차
    금융상품 AA, BB의 월간 수익률을 각각 확률변수 RAR_A, RBR_B라 하자. 금융상품 AA, BB에 분산 투자하였을 때의 수익률 RPR_P는 다음과 같다.
    RP=aRA+(1−a)RBR_P=aR_A+(1-a)R_B (단, 0≤a≤10\le a\le 1)
    RAR_A, RBR_B의 분산과 공분산이 다음과 같을 때, RPR_P의 분산 Var(RP)Var(R_P)를 최소로 하는 상수 aa의 값은?
    Var(RA)=5Var(R_A)=5, Var(RB)=20Var(R_B)=20, Cov(RA,RB)=−5Cov(R_A,R_B)=-5
    1
    27\frac{2}{7}
    2
    37\frac{3}{7}
    3
    47\frac{4}{7}
    4
    57\frac{5}{7}
    해설

    Var(RP)Var(R_P)를 최소로 하는 값은 a=57a=\frac{5}{7}이다.

    Var(RP)=5a2+20(1−a)2+2a(1−a)(−5)Var(R_P)=5a^2+20(1-a)^2+2a(1-a)(-5)
    =35a2−50a+20=35a^2-50a+20

    이차함수의 꼭짓점에서 a=5070=57a=\frac{50}{70}=\frac{5}{7}이며, 0≤a≤10\le a\le 1 범위 안에 있다.

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