[7급 국가직 통계학] 23년 1회차 기출문제 정답·해설 페이지

[7급 국가직 통계학] 23년 1회차
    1[7급 국가직 통계학] 23년 1회차
    다음은 남학생과 여학생 각 15명의 통계학 성적을 줄기-잎 그림으로
    나타낸 것이다. 이에 대한 설명으로 옳은 것만을 모두 고르면?
    남학생여학생
    2 154 5
    5 4 366 7 8
    8 4 3 2 174 5 6 7
    2 181 4 5
    5 4 396 7 8
    ㄱ. 중앙값은 남학생이 여학생보다 3점 작다.
    ㄴ. 사분위수범위는 남학생과 여학생이 같다.
    ㄷ. 표준편차는 여학생이 남학생보다 크다.
    1
    ㄱ
    2
    ㄱ, ㄴ
    3
    ㄴ, ㄷ
    4
    ㄱ, ㄴ, ㄷ
    해설

    여학생 점수는 남학생 점수에 모두 3점을 더한 것과 같으므로 옳은 것은 ㄱ, ㄴ이다.

    남학생을 크기순으로 쓰면 51, 52, 63, 64, 65, 71, 72, 73, 74, 78, 81, 82, 93, 94, 95이고, 각각에 3을 더하면 여학생 자료 54, 55, 66, …, 98이 그대로 나온다. 평행이동은 위치 척도만 바꾸고 퍼짐 척도는 바꾸지 않는다.

    • ㄱ(옳음): 15개 중 여덟째 값이 중앙값이므로 남학생 73, 여학생 76으로 3점 작다.
    • ㄴ(옳음): 넷째·열두째 값으로 사분위수를 잡으면 남학생 64·82, 여학생 67·85로 사분위수범위가 둘 다 18이다.
    • ㄷ(틀림): 모든 값이 3씩 이동했을 뿐이므로 표준편차는 같다.

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    2[7급 국가직 통계학] 23년 1회차
    모집단 {2,4}\{2,4\}로부터 임의추출한 확률변수 XX와 모집단 {1,5}\{1,5\}로부터
    임의추출한 확률변수 YY에 대해 X+YX+Y의 분산은? (단, XX와 YY는
    독립이다)
    1
    4
    2
    5
    3
    8
    4
    10
    해설

    독립이므로 Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)이고, 그 값은 5이다.

    XX는 2, 4가 각각 확률 1/2이므로 평균 3, Var(X)=(2−3)2+(4−3)22=1Var(X)=\dfrac{(2-3)^2+(4-3)^2}{2}=1이다.

    YY는 1, 5가 각각 확률 1/2이므로 평균 3, Var(Y)=(1−3)2+(5−3)22=4Var(Y)=\dfrac{(1-3)^2+(5-3)^2}{2}=4이다.
    Var(X+Y)=1+4=5Var(X+Y)=1+4=5

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    3[7급 국가직 통계학] 23년 1회차
    정규분포를 따르는 확률변수 X,Y,WX, Y, W 의 평균과 분산은 다음과 같다.
    확률변수평균분산
    XX24
    YY09
    WW816
    다음 확률값을 작은 것부터 순서대로 바르게 나열한 것은?
    ㄱ. P(X≥1)P(X\ge 1)
    ㄴ. P(Y≤−2)P(Y\le -2)
    ㄷ. P(W≤12)P(W\le 12)
    1
    ㄴ, ㄱ, ㄷ
    2
    ㄴ, ㄷ, ㄱ
    3
    ㄷ, ㄱ, ㄴ
    4
    ㄷ, ㄴ, ㄱ
    해설

    각 확률을 표준화해 비교하면 작은 순서는 ㄴ, ㄱ, ㄷ이다.

    표준화 Z=X−μσZ=\dfrac{X-\mu}{\sigma}를 적용하면 세 확률은 표준정규분포의 누적확률로 바뀐다.

    • ㄴ: P(Y≤−2)=P(Z≤−23)P(Y\le -2)=P\left(Z\le -\dfrac{2}{3}\right)로 0.5보다 작아 가장 작다.
    • ㄱ: P(X≥1)=P(Z≥−0.5)=P(Z≤0.5)P(X\ge 1)=P(Z\ge -0.5)=P(Z\le 0.5)로 0.5보다 크다.
    • ㄷ: P(W≤12)=P(Z≤1)P(W\le 12)=P(Z\le 1)로 ㄱ보다 상한이 커서 가장 크다.

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    4[7급 국가직 통계학] 23년 1회차
    사건 A,A, B,B, CC는 서로 독립이고 P(A)=0.1,P(A)=0.1, P(B)=0.2,P(B)=0.2,
    P(C)=0.3P(C)=0.3일 때, P(A∪B∪C)P(A\cup B\cup C)의 값은?
    1
    61125\frac{61}{125}
    2
    62125\frac{62}{125}
    3
    63125\frac{63}{125}
    4
    64125\frac{64}{125}
    해설

    여사건을 이용하면 P(A∪B∪C)=1−P(Ac)P(Bc)P(Cc)=62125P(A\cup B\cup C)=1-P(A^c)P(B^c)P(C^c)=\dfrac{62}{125}이다.

    세 사건이 독립이면 여사건끼리도 독립이므로 "하나도 일어나지 않을 확률"을 곱으로 구할 수 있다.

    P(Ac)P(Bc)P(Cc)=0.9×0.8×0.7=0.504P(A^c)P(B^c)P(C^c)=0.9\times 0.8\times 0.7=0.504
    1−0.504=0.496=621251-0.504=0.496=\dfrac{62}{125}

    따라서 합사건 확률은 0.496이다.

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    5[7급 국가직 통계학] 23년 1회차
    다음은 벼의 품종(AA)과 비료(BB)가 쌀 생산량에 영향을 미치는지를
    알아보기 위하여 벼의 품종은 aa개의 수준, 비료는 bb개의 수준에서
    반복이 없는 이원배치법을 적용하여 얻은 분산분석표의 일부이다.
    aa와 bb의 값을 바르게 연결한 것은?
    요인제곱합자유도평균제곱FF-값
    인자 AA2042
    인자 BB3
    오차
    전체180
    aa bb
    1
    5 10
    2
    5 11
    3
    6 10
    4
    6 11
    해설

    평균제곱과 FF값에서 자유도를 거꾸로 구하면 a=6, b=11a=6,\ b=11이다.

    인자 AA: 자유도 =204=5=a−1=\dfrac{20}{4}=5=a-1이므로 a=6a=6이다.
    오차 평균제곱 =42=2=\dfrac{4}{2}=2, 인자 BB 평균제곱 =3×2=6=3\times 2=6이다.

    반복 없는 이원배치에서 오차 자유도는 (a−1)(b−1)(a-1)(b-1)이므로 SSB+SSE=6(b−1)+2⋅5(b−1)=16(b−1)SS_B+SS_E=6(b-1)+2\cdot 5(b-1)=16(b-1)이다.
    16(b−1)=180−20=16016(b-1)=180-20=160에서 b=11b=11이다.

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    6[7급 국가직 통계학] 23년 1회차
    통계부서에 근무하는 직원 9명의 지난 한 해 동안 출장 일수가
    다음과 같이 조사되었다.
    10, 20, 30, 40, 60, 70, 70, 70, 80
    이 관측값을 x1, x2, ⋯ , x9x_1,\ x_2,\ \cdots,\ x_9라고 할 때, ∑i=19(xi−a)2\sum_{i=1}^{9}(x_i-a)^2을 최소로 하는
    aa의 값과 ∑i=19∣xi−b∣\sum_{i=1}^{9}|x_i-b|를 최소로 하는 bb의 값을 바르게 연결한
    것은?aa bb
    1
    50 60
    2
    50 70
    3
    60 60
    4
    60 70
    해설

    제곱 편차합을 최소로 하는 값은 평균, 절대 편차합을 최소로 하는 값은 중앙값이므로 a=50, b=60a=50,\ b=60이다.

    평균: 10+20+30+40+60+70+70+70+809=4509=50\dfrac{10+20+30+40+60+70+70+70+80}{9}=\dfrac{450}{9}=50

    중앙값: 9개 자료를 크기순으로 놓은 다섯째 값이 60이다.

    • 최빈값 70은 어느 기준도 최소화하지 않으므로 bb를 70으로 잡은 조합은 틀리다.
    • aa를 60으로 잡은 조합은 평균이 아닌 중앙값을 넣은 것이므로 틀리다.

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    7[7급 국가직 통계학] 23년 1회차
    다음 자료에 단순선형회귀모형 Yi=β0+β1xi+ϵi(i=1,2,3,4,5)Y_i=\beta_0+\beta_1x_i+\epsilon_i(i=1,2,3,4,5)를
    최소제곱법으로 적합하여 얻은 β0\beta_0 와 β1\beta_1 의 추정값 aa 와 bb 의 값을
    바르게 연결한 것은? (단, ϵi\epsilon_i 는 N(0,σ2)N(0,\sigma^2) 을 따르고 서로 독립이다)
    XX12345
    YY23569
    aa bb
    1
    110−1710\frac{1}{10}\qquad -\frac{17}{10}
    2
    1101710\frac{1}{10}\qquad \frac{17}{10}
    3
    −110−1710-\frac{1}{10}\qquad -\frac{17}{10}
    4
    −1101710-\frac{1}{10}\qquad \frac{17}{10}
    해설

    최소제곱 추정값은 a=−110, b=1710a=-\dfrac{1}{10},\ b=\dfrac{17}{10}이다.

    xˉ=3, yˉ=5\bar{x}=3,\ \bar{y}=5
    Sxx=4+1+0+1+4=10S_{xx}=4+1+0+1+4=10
    Sxy=(−2)(−3)+(−1)(−2)+0+(1)(1)+(2)(4)=17S_{xy}=(-2)(-3)+(-1)(-2)+0+(1)(1)+(2)(4)=17

    기울기 b=SxySxx=1710b=\dfrac{S_{xy}}{S_{xx}}=\dfrac{17}{10}
    절편 a=yˉ−bxˉ=5−5.1=−110a=\bar{y}-b\bar{x}=5-5.1=-\dfrac{1}{10}

    회귀직선은 반드시 점 (xˉ,yˉ)(\bar{x},\bar{y})을 지나므로 기울기를 구하면 절편이 이 관계로 정해진다.

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    8[7급 국가직 통계학] 23년 1회차
    검은 공이 6개, 흰 공이 2개 들어 있는 상자에서 갑과 을이 번갈아
    가며 임의로 하나씩 공을 꺼낼 때 흰 공을 먼저 꺼낸 사람이 이기는
    게임을 한다. 이때 꺼낸 공을 다시 집어넣고 게임을 하는 방법(게임
    AA)과 꺼낸 공을 다시 집어넣지 않고 게임을 하는 방법(게임 BB)을
    고려할 수 있다. 첫 번째 공을 갑이 꺼낸다고 했을 때 게임 AA에서
    갑이 이길 확률(PAP_A)과 게임 BB에서 갑이 이길 확률(PBP_B)의 차
    PA−PBP_A-P_B의 값은?
    1
    −17-\frac{1}{7}
    2
    0
    3
    17\frac{1}{7}
    4
    27\frac{2}{7}
    해설

    두 게임에서 갑이 이길 확률이 모두 47\dfrac{4}{7}로 같아서 차는 0이다.

    게임 AA(복원): 매번 흰 공 확률 14\dfrac{1}{4}이고, 갑은 1·3·5·…번째에 꺼낸다.
    PA=1/41−(3/4)2=1/47/16=47P_A=\dfrac{1/4}{1-(3/4)^2}=\dfrac{1/4}{7/16}=\dfrac{4}{7}

    게임 BB(비복원): 흰 공 2개의 자리를 8자리 중 고르는 (82)=28\binom{8}{2}=28가지가 동등하다. 첫 흰 공이 kk번째일 경우의 수는 8−k8-k이다.
    갑은 홀수 번째: PB=7+5+3+128=1628=47P_B=\dfrac{7+5+3+1}{28}=\dfrac{16}{28}=\dfrac{4}{7}

    PA−PB=0P_A-P_B=0

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    9[7급 국가직 통계학] 23년 1회차
    Z1, Z2, ⋯ , Z6Z_1,\ Z_2,\ \cdots,\ Z_6이 표준정규분포로부터의 임의표본일 때, 다음 식을
    만족하는 상수 cc의 값은? (단, Fα(k1,k2)F_\alpha(k_1,k_2)는 분자와 분모의 자유도가
    각각 k1k_1과 k2k_2인 FF분포의 제100×(1−α)100\times(1-\alpha) 백분위수를 나타낸다)
    P(Z12+Z22Z32+Z42+Z52+Z62<c)=0.05P\left(\frac{Z_1^2+Z_2^2}{Z_3^2+Z_4^2+Z_5^2+Z_6^2}<c\right)=0.05
    1
    12×1F0.05(4,2)\frac{1}{2}\times\frac{1}{F_{0.05}(4,2)}
    2
    12×F0.05(2,4)\frac{1}{2}\times F_{0.05}(2,4)
    3
    2×1F0.05(4,2)2\times\frac{1}{F_{0.05}(4,2)}
    4
    2×F0.05(2,4)2\times F_{0.05}(2,4)
    해설

    비율을 F(2,4)F(2,4) 통계량으로 바꾸면 c=12×1F0.05(4,2)c=\dfrac{1}{2}\times\dfrac{1}{F_{0.05}(4,2)}이다.

    U=Z12+Z22∼χ2(2)U=Z_1^2+Z_2^2\sim\chi^2(2), V=Z32+⋯+Z62∼χ2(4)V=Z_3^2+\cdots+Z_6^2\sim\chi^2(4)이고 독립이므로 F=U/2V/4=2UV∼F(2,4)F=\dfrac{U/2}{V/4}=\dfrac{2U}{V}\sim F(2,4)이다. 따라서 UV=F2\dfrac{U}{V}=\dfrac{F}{2}이다.

    P(F<2c)=0.05P(F\lt 2c)=0.05이므로 2c2c는 F(2,4)F(2,4)의 하위 5% 점이다. 역수 관계 F0.95(2,4)=1F0.05(4,2)F_{0.95}(2,4)=\dfrac{1}{F_{0.05}(4,2)}를 쓰면 c=12F0.05(4,2)c=\dfrac{1}{2F_{0.05}(4,2)}이다.

    • F0.05(2,4)F_{0.05}(2,4)를 쓰는 조합은 상위 5% 점이라 확률이 0.95가 되므로 틀리다.
    • 계수 2를 곱하는 조합은 U/VU/V와 FF의 관계를 거꾸로 잡은 것이다.

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    10[7급 국가직 통계학] 23년 1회차
    연속형 확률변수 XX와 YY의 결합확률밀도함수가 다음과 같을 때
    P(Y<12∣X>12)P\left(Y<\frac{1}{2}\mid X>\frac{1}{2}\right)의 값은?
    fX,Y(x,y)={12xy(1−x), 0<x<1, 0<y<10,그 외f_{X,Y}(x,y)=\begin{cases}12xy(1-x),\ 0<x<1,\ 0<y<1\\ 0, \qquad \text{그 외}\end{cases}
    1
    18\frac{1}{8}
    2
    14\frac{1}{4}
    3
    12\frac{1}{2}
    4
    1
    해설

    결합밀도가 곱으로 분해되어 XX와 YY가 독립이므로 조건부확률은 P(Y<12)=14P\left(Y\lt \dfrac{1}{2}\right)=\dfrac{1}{4}이다.

    12xy(1−x)=6x(1−x)⋅2y12xy(1-x)=6x(1-x)\cdot 2y로, fX(x)=6x(1−x)f_X(x)=6x(1-x), fY(y)=2yf_Y(y)=2y의 곱이고 지지집합도 직사각형이다.

    따라서 XX에 대한 조건은 무관하다.
    P(Y<12)=∫01/22y dy=(12)2=14P\left(Y\lt \dfrac{1}{2}\right)=\int_0^{1/2}2y\,dy=\left(\dfrac{1}{2}\right)^2=\dfrac{1}{4}

    독립성을 먼저 확인하면 조건부 계산을 생략할 수 있다.

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    11[7급 국가직 통계학] 23년 1회차
    혈압약 AA와 BB의 효과를 비교하기 위해 고혈압 환자에서 임의추출한
    100명 중 임의로 50명을 선택하여 혈압약 AA를 투여하고, 나머지
    50명에게는 혈압약 BB를 투여한 결과는 다음과 같다.
    혈압약\효과있음없음
    AA3713
    BB2723
    “두 혈압약의 효과는 차이가 없다.”는 가정하에서 혈압약 AA를
    투여한 후 효과가 있는 고혈압 환자수의 기대도수는?
    1
    30
    2
    32
    3
    34
    4
    36
    해설

    기대도수는 (행 합계 × 열 합계) ÷ 총합이므로 32이다.

    혈압약 AA 행 합계는 50, "효과 있음" 열 합계는 37+27=6437+27=64, 총합은 100이다.

    E=50×64100=32E=\dfrac{50\times 64}{100}=32

    "차이 없음" 가정 아래 두 약의 효과 비율은 전체 비율 0.64로 같아야 한다는 뜻이다.

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    12[7급 국가직 통계학] 23년 1회차
    X1, X2, ⋯ , XnX_1,\ X_2,\ \cdots,\ X_n은 구간이 (2,4)(2,4)인 균일분포(uniform distribution)
    로부터의 임의표본이다. nn 이 무한히 커질 때 통계량 θ^n=n∑i=1nXi\hat{\theta}_n=\frac{n}{\sum_{i=1}^{n}X_i} 이
    확률적으로 수렴하는 값은?
    1
    1
    2
    12\frac{1}{2}
    3
    13\frac{1}{3}
    4
    14\frac{1}{4}
    해설

    대수의 법칙에 의해 표본평균이 3으로 수렴하므로 θ^n=1Xˉ\hat{\theta}_n=\dfrac{1}{\bar{X}}은 13\dfrac{1}{3}로 수렴한다.

    θ^n=n∑Xi=1Xˉ\hat{\theta}_n=\dfrac{n}{\sum X_i}=\dfrac{1}{\bar{X}}이고, 균일분포 (2,4)(2,4)의 평균은 2+42=3\dfrac{2+4}{2}=3이다.

    g(t)=1tg(t)=\dfrac{1}{t}는 t=3t=3에서 연속이므로 연속사상정리에 의해 1Xˉ→13\dfrac{1}{\bar{X}}\to\dfrac{1}{3}이다.

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    13[7급 국가직 통계학] 23년 1회차
    나무 30 그루에서 측정한 나무둘레(YY), 나무높이(x1x_1), 나무부피(x2x_2)의
    자료에 다중선형회귀모형 Yi=β0+β1x1i+β2x2i+ϵiY_i=\beta_0+\beta_1x_{1i}+\beta_2x_{2i}+\epsilon_i를 적합한
    결과의 일부는 다음과 같다. 이에 대한 설명으로 옳은 것만을 모두
    고르면? (단, ϵi\epsilon_i는 N(0, σ2)N(0,\ \sigma^2)을 따르고 서로 독립이다)
    Coefficients:
                 Estimate  Std. Error  t value   Pr(>|t|)
    (Intercept)  10.53105  1.87281      5.623   5.74e-06
        x1       -0.04515  0.02675     -1.688   0.103
        x2        0.20578  0.01157     17.781   < 2e-16
    ---
     Residual standard error: 0.7481 on (    ) degrees of freedom
     Multiple R-squared:  0.9369,    Adjusted R-squared:  0.9323
     F-statistic: 200.5 on (    ) and (    ) DF,  p-value: < 2.2e-16
    ㄱ. 유의수준 5 %에서 나무부피(x2x_2)가 주어졌을 때, 나무둘레(YY)에
    대해 나무높이(x1x_1)는 유의한 설명변수이다.
    ㄴ. 유의수준 5 %에서 나무높이(x1x_1)가 주어졌을 때, 나무부피(x2x_2)가
    증가할수록 나무둘레(YY)는 증가한다.
    ㄷ. 잔차제곱합의 자유도는 29이다.
    1
    ㄴ
    2
    ㄱ, ㄷ
    3
    ㄴ, ㄷ
    4
    ㄱ, ㄴ, ㄷ
    해설

    옳은 것은 ㄴ뿐이다 — 나무부피만 유의한 양의 효과를 보인다.

    관측 30개, 설명변수 2개이므로 잔차 자유도는 30−2−1=2730-2-1=27이다.

    • ㄱ(틀림): 나무높이의 pp값 0.103이 0.05보다 커서 유의하지 않다.
    • ㄴ(옳음): 나무부피 계수 0.20578은 양수이고 pp값이 매우 작아 유의하다.
    • ㄷ(틀림): 잔차제곱합의 자유도는 29가 아니라 27이다.

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    14[7급 국가직 통계학] 23년 1회차
    절삭 방법 A,A, B,B, CC가 가공 속도에 영향을 미치는지 알아보기 위해
    절삭 방법 A,A, B,B, CC에서 각각 6, 7, 8회 실험한 결과를 분석하여
    얻은 분산분석표의 일부는 다음과 같다. 이에 대한 설명으로 옳지
    않은 것은?
    요인제곱합자유도FF-값pp-값
    처리(가)(나)(다)
    오차36(라)
    전체40
    1
    (가)의 값은 2이다.
    2
    (나)의 값은 1이다.
    3
    (라)의 값은 18이다.
    4
    (나)의 값이 커지면 (다)의 값도 커진다.
    해설

    옳지 않은 것은 "(나)가 커지면 (다)도 커진다"는 설명이다 — FF값이 커지면 pp값은 작아진다.

    처리 3개, 총 21회이므로 처리 자유도 2, 오차 자유도 18이다. 처리 제곱합 40−36=440-36=4이다.

    F=4/236/18=22=1F=\dfrac{4/2}{36/18}=\dfrac{2}{2}=1

    • 처리 자유도 (가)가 3−1=23-1=2라는 설명은 옳다.
    • FF값 (나)가 1이라는 설명은 옳다.
    • 오차 자유도 (라)가 21−3=1821-3=18이라는 설명은 옳다.
    • pp값은 FF값보다 클 확률이므로 반대 방향으로 움직인다.

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    15[7급 국가직 통계학] 23년 1회차
    유의수준과 pp-값(유의확률)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
    1
    유의수준 α\alpha의 검정에서 제1종 오류를 범할 확률이 α\alpha보다 작거나 같다.
    2
    pp-값은 검정통계량의 관측값을 기준으로 제2종 오류를 범할 확률이다.
    3
    pp-값이 주어진 유의수준보다 작으면 귀무가설을 기각한다.
    4
    같은 자료를 사용하여 동일한 가설검정을 하더라도 유의수준의 값에 따라 검정결과가 달라질 수 있다.
    해설

    옳지 않은 것은 pp값을 제2종 오류 확률로 본 설명이다 — pp값은 귀무가설이 참일 때 관측값만큼 극단적인 결과가 나올 확률이다.

    제2종 오류 확률은 대립가설이 참일 때 귀무가설을 채택할 확률로, 특정 대립값을 정해야 계산되는 별개의 개념이다.

    • 유의수준 α\alpha 검정은 제1종 오류 확률을 α\alpha 이하로 묶은 검정이므로 옳다.
    • pp값이 유의수준보다 작으면 기각하는 것은 옳은 판정 규칙이다.
    • 같은 pp값이라도 비교하는 유의수준이 달라지면 기각 여부가 바뀔 수 있으므로 옳다.

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    16[7급 국가직 통계학] 23년 1회차
    변수 XX와 YY에 대한 자료 (xi,yi) (i=1,2, ⋯ ,6)(x_i,y_i)\ (i=1,2,\ \cdots,6)에서 XX와 YY의
    표본평균은 각각 3과 4이고, XX와 YY의 표본표준편차는 1로 동일하다.
    이 자료에 단순선형회귀모형 Yi=β0+β1xi+ϵiY_i=\beta_0+\beta_1x_i+\epsilon_i를 적합하여 얻은
    β1\beta_1의 최소제곱추정값이 0.5일 때, 이에 대한 설명으로 옳은 것만을
    모두 고르면? (단, ϵi\epsilon_i는 N(0,σ2)N(0,\sigma^2)을 따르고 서로 독립이다)
    ㄱ. β0\beta_0의 최소제곱추정값은 2.5이다.
    ㄴ. 잔차제곱합의 자유도는 4이다.
    ㄷ. 결정계수(R2R^2)는 0.25이다.
    1
    ㄱ
    2
    ㄱ, ㄴ
    3
    ㄴ, ㄷ
    4
    ㄱ, ㄴ, ㄷ
    해설

    ㄱ, ㄴ, ㄷ 모두 옳다.

    단순회귀에서 β^1=rsysx\hat{\beta}_1=r\dfrac{s_y}{s_x}이고 sx=sy=1s_x=s_y=1이므로 r=0.5r=0.5이다.

    • ㄱ: β^0=yˉ−β^1xˉ=4−0.5×3=2.5\hat{\beta}_0=\bar{y}-\hat{\beta}_1\bar{x}=4-0.5\times 3=2.5이다.
    • ㄴ: 잔차 자유도는 n−2=6−2=4n-2=6-2=4이다.
    • ㄷ: 단순회귀의 결정계수는 R2=r2=0.25R^2=r^2=0.25이다.

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    17[7급 국가직 통계학] 23년 1회차
    지역 A,A, B,B, CC에서 특정 정책에 대한 지지 여부를 조사한 결과가
    다음과 같을 때, 지역과 지지 여부의 독립성을 검정하기 위한 카이제곱
    검정통계량의 값과 유의수준 5 %에서의 검정결과를 바르게 연결한
    것은? (단, χα2(k)\chi^2_\alpha(k) 는 자유도가 kk인 카이제곱 분포의 제100×(1−α)100\times(1-\alpha)
    백분위수를 나타내고, χ0.052(1)=3.84,\chi^2_{0.05}(1)=3.84, χ0.052(2)=5.99,\chi^2_{0.05}(2)=5.99, χ0.052(6)\chi^2_{0.05}(6)
    =12.59=12.59이다)
    지역\지지 여부지지함지지하지 않음
    AA3020
    BB4010
    CC5050
    카이제곱 검정통계량의 값 검정결과
    1
    12.5 지역과 지지 여부는 독립이다.
    2
    12.5 지역과 지지 여부는 독립이 아니다.
    3
    16.5 지역과 지지 여부는 독립이다.
    4
    16.5 지역과 지지 여부는 독립이 아니다.
    해설

    카이제곱 통계량은 12.5이고, 이는 χ0.052(2)=5.99\chi^2_{0.05}(2)=5.99보다 커서 독립이 아니다.

    행 합계 50, 50, 100, 열 합계 120, 80, 총합 200이므로 기대도수는 AA: 30, 20 / BB: 30, 20 / CC: 60, 40이다.

    χ2=0+0+10230+10220+10260+10240\chi^2=0+0+\dfrac{10^2}{30}+\dfrac{10^2}{20}+\dfrac{10^2}{60}+\dfrac{10^2}{40}
    =3.33+5+1.67+2.5=12.5=3.33+5+1.67+2.5=12.5

    자유도는 (3−1)(2−1)=2(3-1)(2-1)=2이다.

    • 16.5로 잡은 조합은 통계량 계산이 틀렸다.
    • 12.5와 "독립이다"를 짝지은 조합은 기각역 판정이 틀렸다.

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    18[7급 국가직 통계학] 23년 1회차
    확률변수 XX 에 대하여 E(X)=1pE(X)=\frac{1}{p}이고 Var(X)=1−pp2Var(X)=\frac{1-p}{p^2}일 때,
    Var(X)Var(X) 의 불편추정량은?
    1
    X(X−1)2\frac{X(X-1)}{2}
    2
    X2−12\frac{X^2-1}{2}
    3
    X22\frac{X^2}{2}
    4
    X2\frac{X}{2}
    해설

    E[X(X−1)]E[X(X-1)]을 계산하면 분산의 2배가 되므로 X(X−1)2\dfrac{X(X-1)}{2}이 불편추정량이다.

    E(X2)=Var(X)+[E(X)]2=1−pp2+1p2=2−pp2E(X^2)=Var(X)+[E(X)]^2=\dfrac{1-p}{p^2}+\dfrac{1}{p^2}=\dfrac{2-p}{p^2}

    E[X(X−1)]=2−pp2−1p=2−2pp2=2⋅1−pp2E[X(X-1)]=\dfrac{2-p}{p^2}-\dfrac{1}{p}=\dfrac{2-2p}{p^2}=2\cdot\dfrac{1-p}{p^2}

    • X2−12\dfrac{X^2-1}{2}의 기댓값은 2−p−p22p2\dfrac{2-p-p^2}{2p^2}으로 분산과 다르다.
    • X22\dfrac{X^2}{2}는 E(X2)/2E(X^2)/2로 평균 제곱항이 남아 편향이 있다.
    • X2\dfrac{X}{2}의 기댓값은 12p\dfrac{1}{2p}로 분산과 다르다.

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    19[7급 국가직 통계학] 23년 1회차
    평균이 μ\mu 이고 분산은 σ2=144\sigma^2=144 인 모집단으로부터 64개의 표본을
    임의추출하여 가설 H0:μ=30H_0:\mu=30 대 H1:μ>30H_1:\mu>30 를 유의수준 5 %에서
    검정하고자 한다. μ=39\mu=39 에서 제2종 오류를 범할 확률은? (단, zαz_\alpha는
    표준정규분포의 제100×(1−α)100\times(1-\alpha) 백분위수이다)
    1
    P(Z>z0.05+4)P(Z>z_{0.05}+4)
    2
    P(Z<z0.05−4)P(Z<z_{0.05}-4)
    3
    P(Z>z0.05+6)P(Z>z_{0.05}+6)
    4
    P(Z<z0.05−6)P(Z<z_{0.05}-6)
    해설

    제2종 오류 확률은 P(Z<z0.05−6)P(Z\lt z_{0.05}-6)이다.

    표준오차 σn=128=1.5\dfrac{\sigma}{\sqrt{n}}=\dfrac{12}{8}=1.5이므로 기각역은 Xˉ>30+1.5z0.05\bar{X}\gt 30+1.5z_{0.05}이다.

    μ=39\mu=39일 때 채택할 확률:
    P(Xˉ≤30+1.5z0.05)=P(Z≤30+1.5z0.05−391.5)=P(Z≤z0.05−6)P(\bar{X}\le 30+1.5z_{0.05})=P\left(Z\le\dfrac{30+1.5z_{0.05}-39}{1.5}\right)=P(Z\le z_{0.05}-6)

    • 4를 쓴 식은 차이 9를 표준오차 1.5로 나눈 값 6과 맞지 않아 틀리다.
    • Z>Z\gt 꼴은 기각 쪽 확률(검정력 방향)이라 제2종 오류가 아니다.

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    20[7급 국가직 통계학] 23년 1회차
    nn 개의 자료 (xi, yi)(x_i,\ y_i)에 단순선형회귀모형 Yi=β0+β1xi+ϵiY_i=\beta_0+\beta_1x_i+\epsilon_i를
    최소제곱법으로 적합하여 얻은 회귀식은 yi^=2+3xi\hat{y_i}=2+3x_i이었다. 이
    회귀식에 대한 회귀제곱합은 640이고 잔차제곱합은 360이었다.
    자료 (xi, yi)(x_i,\ y_i)를 xi∗=1+3xi,x_i^*=1+3x_i, yi∗=5−yi10y_i^*=5-\frac{y_i}{10}로 변환하여 단순
    선형회귀모형 Yi∗=γ0+γ1xi∗+ηiY_i^*=\gamma_0+\gamma_1x_i^*+\eta_i를 적합하였을 때, γ1\gamma_1의 최소
    제곱추정값과 (xi∗, yi∗)(x_i^*,\ y_i^*)의 표본상관계수를 바르게 연결한 것은? (단,
    ϵi\epsilon_i는 N(0,σϵ2)N(0,\sigma_\epsilon^2)을 따르고 서로 독립이며, ηi\eta_i는 N(0,ση2)N(0,\sigma_\eta^2)을 따르고
    서로 독립이다)γ1\gamma_1의 최소제곱추정값 (xi∗,yi∗)(x_i^*,y_i^*)의 표본상관계수
    1
    −0.3−0.8-0.3\qquad -0.8
    2
    −0.30.8-0.3\qquad 0.8
    3
    −0.1−0.8-0.1\qquad -0.8
    4
    −0.10.8-0.1\qquad 0.8
    해설

    γ1\gamma_1의 추정값은 -0.1, 변환 자료의 상관계수는 -0.8이다.

    기울기는 yy 배율 ÷ xx 배율만큼 바뀐다.
    γ^1=3×−1/103=−0.1\hat{\gamma}_1=3\times\dfrac{-1/10}{3}=-0.1

    원자료 R2=640640+360=0.64R^2=\dfrac{640}{640+360}=0.64, 기울기가 양수이므로 r=0.8r=0.8이다. 상관계수는 선형변환에서 크기는 유지되고, 두 배율의 부호가 반대이면 부호가 바뀌므로 −0.8-0.8이다.

    • -0.3은 xx의 배율 3으로 나누지 않은 값이다.
    • 상관계수를 양수 0.8로 둔 조합은 yy 쪽 음의 배율을 놓쳤다.

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    21[7급 국가직 통계학] 23년 1회차
    X1, X2, ⋯ , X10X_1,\ X_2,\ \cdots,\ X_{10} 이 정규분포 N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2)으로부터의 임의표본일 때,
    μ\mu 와 σ2\sigma^2 에 대한 95 % 신뢰구간에 대한 설명으로 옳은 것만을 모두
    고르면?
    ㄱ. σ2\sigma^2이 알려져 있는 경우 정규분포를 사용한 μ\mu에 대한 신뢰
    구간의 길이는 X1,X2,⋯ ,X10X_1, X_2,\cdots, X_{10} 의 값에 관계없이 일정하다.
    ㄴ. σ2\sigma^2이 알려져 있지 않은 경우 μ\mu에 대한 신뢰구간의 길이는
    X1,X2,⋯ ,X10X_1, X_2,\cdots, X_{10} 의 값에 관계없이 일정하다.
    ㄷ. μ\mu가 알려져 있지 않은 경우 σ2\sigma^2에 대한 신뢰구간의 길이는
    X1,X2,⋯ ,X10X_1, X_2,\cdots, X_{10} 의 값에 관계없이 일정하다.
    1
    ㄱ
    2
    ㄱ, ㄴ
    3
    ㄱ, ㄷ
    4
    ㄴ, ㄷ
    해설

    옳은 것은 ㄱ뿐이다 — 모분산이 알려진 평균 구간만 길이가 표본값과 무관하다.

    구간 길이에 표본으로 계산하는 SS나 S2S^2이 들어가면 자료마다 길이가 달라진다.

    • ㄱ(옳음): 길이 2z0.025σ102z_{0.025}\dfrac{\sigma}{\sqrt{10}}로 상수만으로 정해진다.
    • ㄴ(틀림): 길이 2t0.025(9)S102t_{0.025}(9)\dfrac{S}{\sqrt{10}}에 표본표준편차가 들어간다.
    • ㄷ(틀림): 구간 (9S2χ0.0252(9),9S2χ0.9752(9))\left(\dfrac{9S^2}{\chi^2_{0.025}(9)},\dfrac{9S^2}{\chi^2_{0.975}(9)}\right)의 길이가 S2S^2에 비례한다.

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    22[7급 국가직 통계학] 23년 1회차
    당뇨병 환자 중 임의로 15명(집단 AA)과 10명(집단 BB)을 선택하여
    집단 AA에게 신약을 처방한 후에 얻은 혈당 개선 효과 자료
    {x1,x2, ⋯ ,x15}\{x_1,x_2,\ \cdots,x_{15}\}와 집단 BB에게 위약을 처방한 후에 얻은 혈당
    개선 효과 자료 {y1,y2, ⋯ ,y10}\{y_1,y_2,\ \cdots,y_{10}\}을 다음과 같이 요약하였다.
    ○ x‾=115∑i=115xi\overline{x}=\frac{1}{15}\sum_{i=1}^{15}x_i
    ○ y‾=110∑i=110yi\overline{y}=\frac{1}{10}\sum_{i=1}^{10}y_i
    ○ sP=123(∑i=115(xi−x‾)2+∑i=110(yi−y‾)2)s_P=\sqrt{\frac{1}{23}\left(\sum_{i=1}^{15}(x_i-\overline{x})^2+\sum_{i=1}^{10}(y_i-\overline{y})^2\right)}
    집단 AA와 BB의 평균 혈당 개선 효과 μA\mu_A와 μB\mu_B에 대한 가설
    H0:μA=μBH_0:\mu_A=\mu_B 대 H1:μA>μBH_1:\mu_A>\mu_B를 유의수준 α\alpha에서 검정하고자 한다.
    이에 대한 설명으로 옳은 것은? (단, 집단 AA와 BB의 혈당 개선 효과는
    분산이 동일한 정규분포를 따르고, tα(k)t_\alpha(k)는 자유도가 kk인 tt 분포의
    제100×(1−α)100\times(1-\alpha) 백분위수이며, sP>0s_P>0이다)
    1
    6 (x‾−y‾)sP2\frac{\sqrt{6}\,(\overline{x}-\overline{y})}{s_P^2}가 tα(23)t_\alpha(23)보다 크면 귀무가설을 기각한다.
    2
    6 (x‾−y‾)sP2\frac{\sqrt{6}\,(\overline{x}-\overline{y})}{s_P^2}가 −tα(23)-t_\alpha(23)보다 작으면 귀무가설을 기각한다.
    3
    6 (x‾−y‾)sP\frac{\sqrt{6}\,(\overline{x}-\overline{y})}{s_P}가 tα(23)t_\alpha(23)보다 크면 귀무가설을 기각한다.
    4
    6 (x‾−y‾)sP\frac{\sqrt{6}\,(\overline{x}-\overline{y})}{s_P}가 −tα(23)-t_\alpha(23)보다 작으면 귀무가설을 기각한다.
    해설

    합동분산 tt검정통계량 6(xˉ−yˉ)sP\dfrac{\sqrt{6}(\bar{x}-\bar{y})}{s_P}가 tα(23)t_\alpha(23)보다 크면 기각한다.

    t=xˉ−yˉsP115+110t=\dfrac{\bar{x}-\bar{y}}{s_P\sqrt{\frac{1}{15}+\frac{1}{10}}}이고 115+110=16\dfrac{1}{15}+\dfrac{1}{10}=\dfrac{1}{6}이므로 t=6(xˉ−yˉ)sPt=\dfrac{\sqrt{6}(\bar{x}-\bar{y})}{s_P}, 자유도 15+10−2=2315+10-2=23이다.

    • 분모에 sP2s_P^2을 쓴 통계량은 표준편차 대신 분산으로 나눠 틀리다.
    • 대립가설이 μA>μB\mu_A\gt \mu_B인 우측검정이므로 −tα(23)-t_\alpha(23)보다 작을 때 기각하는 규칙은 틀리다.

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    23[7급 국가직 통계학] 23년 1회차
    변수 XX와 YY의 자료 (xi,yi) (i=1,2, ⋯ ,20)(x_i,y_i)\ (i=1,2,\ \cdots,20)에서 XX의 표본평균은
    1이고 표본분산은 3이다. 이 자료에 단순선형회귀모형 Yi=βxi+ϵiY_i=\beta x_i+\epsilon_i를
    적합시킨 β\beta의 최소제곱추정량의 분산은? (단, ϵi\epsilon_i는 N(0,1)N(0,1)을 따르고
    서로 독립이다)
    1
    157\frac{1}{57}
    2
    160\frac{1}{60}
    3
    177\frac{1}{77}
    4
    180\frac{1}{80}
    해설

    절편 없는 회귀에서 Var(β^)=σ2∑xi2Var(\hat{\beta})=\dfrac{\sigma^2}{\sum x_i^2}이므로 값은 177\dfrac{1}{77}이다.

    β^=∑xiYi∑xi2\hat{\beta}=\dfrac{\sum x_iY_i}{\sum x_i^2}이고 σ2=1\sigma^2=1이다.

    표본분산 3은 n−1=19n-1=19로 나눈 값이므로 ∑(xi−xˉ)2=57\sum(x_i-\bar{x})^2=57이다.
    ∑xi2=∑(xi−xˉ)2+nxˉ2=57+20=77\sum x_i^2=\sum(x_i-\bar{x})^2+n\bar{x}^2=57+20=77

    • 157\dfrac{1}{57}은 절편 있는 모형처럼 편차제곱합만 쓴 값이다.
    • 180\dfrac{1}{80}은 표본분산을 nn으로 나눈 것으로 잘못 본 값이다.
    • 160\dfrac{1}{60}은 표본분산을 nn으로 나눈 것으로 보고 nxˉ2n\bar{x}^2 항까지 빠뜨린 값이다.

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    24[7급 국가직 통계학] 23년 1회차
    확률밀도함수가 다음과 같은 임의표본 X1,X_1, X2,X_2, X3X_3의 중앙값을
    MM이라 할 때, P(M<12)P\left(M<\frac{1}{2}\right)의 값은?
    f(x)={2−2x, 0<x<10,그 외f(x)=\begin{cases}2-2x,\ 0<x<1\\ 0, \qquad \text{그 외}\end{cases}
    1
    532\frac{5}{32}
    2
    716\frac{7}{16}
    3
    916\frac{9}{16}
    4
    2732\frac{27}{32}
    해설

    세 표본 중 2개 이상이 12\dfrac{1}{2}보다 작으면 중앙값이 12\dfrac{1}{2}보다 작으므로 확률은 2732\dfrac{27}{32}이다.

    누적분포 F(x)=1−(1−x)2F(x)=1-(1-x)^2에서 p=F(12)=34p=F\left(\dfrac{1}{2}\right)=\dfrac{3}{4}이다.

    P(M<12)=3p2(1−p)+p3P\left(M\lt \dfrac{1}{2}\right)=3p^2(1-p)+p^3
    =3⋅916⋅14+2764=5464=2732=3\cdot\dfrac{9}{16}\cdot\dfrac{1}{4}+\dfrac{27}{64}=\dfrac{54}{64}=\dfrac{27}{32}

    중앙값 사건을 이항분포로 바꾸는 것이 핵심이다.

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    25[7급 국가직 통계학] 23년 1회차
    반복수가 동일한 이원배치법에서 인자 AA의 수준이 A1,A1, A2A2이고
    인자 BB의 수준이 B1,B1, B2B2인 실험을 통해 얻은 결과의 분산분석표는
    다음과 같다.
    요인제곱합자유도평균제곱FF-값pp-값
    인자 AA784178426.130.0003
    인자 BB161160.530.4792
    교호작용(A×BA\times B)400140013.30.0033
    오차3601230
    전체156015
    인자의 수준 조합에서 반응변수 평균을 나타낸 그림 중 분산분석표의
    결과와 부합하는 것은? (단, 유의수준은 5 %이다)
    문제 이미지
    1
    [그림]
    2
    [그림]
    3
    [그림]
    4
    [그림]
    해설

    분산분석 결과에 부합하는 그림은 두 선이 평행하지 않고 A2에서 평균이 전반적으로 낮아지지만, B1과 B2의 전체 평균 수준은 비슷한 그림이다.

    p-값을 유의수준 0.05와 비교하면 인자 A(0.0003)와 교호작용(0.0033)은 유의하고, 인자 B(0.4792)는 유의하지 않다. 따라서 그림은 A 주효과 있음·B 주효과 없음·교호작용 있음을 동시에 보여야 한다.

    교호작용이 있으면 두 선의 기울기가 달라 평행하지 않고, A 주효과가 있으면 A1과 A2의 평균(두 점의 가운데)이 달라야 하며, B 주효과가 없으면 B1 선과 B2 선의 평균 높이가 비슷해야 한다.

    • 두 수평선이 위아래로 떨어진 그림: 평행하여 교호작용이 없고, A 효과도 없으며 B 효과만 크므로 부합하지 않는다.
    • 두 선이 평행하게 함께 올라가는 그림: 교호작용이 없고 B 효과가 크게 나타나므로 부합하지 않는다.
    • 두 선이 대칭으로 X자 교차하는 그림: 교호작용만 있고 A1·A2의 평균과 B1·B2의 평균이 모두 같아 A 주효과가 없으므로 부합하지 않는다.

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