기초통계학: 벼락치기 팩

공식 모음, 모든 주제의 핵심 풀이 단계, 연습 문제 12개가 들어 있으며 전체 풀이는 맨 뒤에 있습니다.

새 문제 강의로 돌아가기

인쇄 창에서 “PDF로 저장”을 선택하면 기기에 사본을 보관할 수 있습니다.

1공식과 풀이 방법

기술통계

평균: x̄ = Σx/n
표본 표준편차: s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))
중앙값: 정렬한 데이터의 가운데 값
z 점수: z = (x − μ)/σ
정규분포: ±1σ 안에 68%, ±2σ 안에 95%

확률

여사건: P(not A) = 1 − P(A)
덧셈 정리: P(A ∪ B) = P(A) + P(B) − P(A ∩ B)
독립 사건: P(A ∩ B) = P(A)·P(B)
조건부 확률: P(A|B) = P(A ∩ B)/P(B)
이항분포: P(X = k) = C(n,k)·p^k(1 − p)^n−k

정규분포

z 점수: z = (x − μ)/σ
x 미만: P(X < x) = Φ(z)
x 초과: P(X > x) = 1 − Φ(z)
두 값 사이: Φ(z₂) − Φ(z₁)
백분위수: x = μ + z·σ

방법

값을 z 점수로 바꾸세요: z = (x − μ)/σ.
z 왼쪽의 넓이인 Φ(z)를 표에서 찾으세요.
오른쪽 넓이는 1 − Φ(z)를 쓰고, 구간은 두 왼쪽 넓이를 빼세요.
백분위수는 거꾸로 구하세요: 넓이에 해당하는 z를 찾은 다음 x = μ + z·σ.

신뢰구간

σ를 알 때: x̄ ± z·σ/√n
σ를 모를 때: x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
임계 z값: 90%: 1.645, 95%: 1.96, 99%: 2.576
표본 크기: n = (z·σ/E)², rounded up

방법

z(모집단 σ를 앎)와 t(표본 s만 알고, 자유도 n − 1) 중에서 고르세요.
신뢰수준에 해당하는 임곗값을 찾으세요.
오차 한계: E = 임곗값 × 표준편차/√n.
구간: x̄ ± E.

가설 검정과 신뢰구간

평균에 대한 z 검정: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n)
평균에 대한 t 검정: t = (x̄ − μ₀)/(s/√n), df = n − 1
유의수준 5% 양측 검정: |z| > 1.96이면 H₀ 기각
신뢰구간: x̄ ± z·σ/√n

방법

H₀과 H₁을 세우고 단측 검정인지 양측 검정인지 정하세요.
검정 통계량을 계산하세요: (x̄ − μ₀)/(σ/√n), 또는 s와 t를 사용.
임곗값과 비교하거나 p값을 구하세요.
통계량이 임곗값을 넘으면(p가 α보다 작으면) H₀을 기각하고, 결론을 문장으로 쓰세요.

선형 회귀와 상관

제곱합: S_xx = Σ(x − x̄)² = Σx² − (Σx)²/n, S_xy = Σxy − ΣxΣy/n
기울기: b = S_xy/S_xx
절편: a = ȳ − b·x̄
상관계수: r = S_xy/√(S_xxS_yy)
잔차: e = y − ŷ

2연습 문제

1.기술통계보통

자료의 표본 표준편차 s를 구하세요: 29, 30, 54, 30, 23, 21, 38.

n = 7

s =

2.기술통계어려움

시험 점수는 평균 100, 표준편차 10인 정규분포를 따릅니다. 85점의 z점수 z를 구하세요.

μ = 100σ = 10x = 85

z =

3.확률보통

공정한 주사위를 7번 던집니다. 6이 적어도 한 번 나올 확률 P는 얼마일까요?

n = 7

P =

4.확률어려움

X의 분포가 표와 같고 Y = 2X − 3입니다. Y의 표준편차 σ_Y을(를) 구하시오.

x: 1, 2, 3, 4p(x): 0.25, 0.2, 0.2, 0.35Y = 2X − 3

σ_Y =

5.정규분포보통

시험 점수은(는) 평균 65 점, 표준편차 10 점인 정규분포를 따릅니다. 65.5에서 80.5 점 사이에 있는 비율은 얼마일까요? P을(를) 소수로 답하세요.

μ = 65σ = 10x₁ = 65.5x₂ = 80.5

P =

6.정규분포어려움

시험 점수은(는) 평균 65 점, 표준편차 10 점인 정규분포를 따릅니다. 전체의 75%가 그 아래에 있는 값 x(75 백분위수)을(를) 구하세요.

μ = 65σ = 10P = 75%

x = 점

7.신뢰구간보통

항목 21개의 표본 평균은 41.5, 표준편차는 s = 19.5입니다. 모집단은 대략 정규분포를 따릅니다. 평균에 대한 95% 신뢰구간의 하한을 구하세요.

n = 21x̄ = 41.5s = 19.595%t(20) = 2.086

하한 =

8.신뢰구간어려움

모표준편차는 38입니다. 평균에 대한 95% 신뢰구간의 오차 한계가 4 이하가 되려면 표본 크기 n이(가) 얼마나 커야 할까요?

σ = 38E = 495%

n =

9.가설 검정과 신뢰구간보통

학생 49명 표본의 평균 점수는 49.2, 표본 표준편차는 4입니다. H₀: μ = 50에 대한 검정통계량 t를 구하세요.

μ₀ = 50x̄ = 49.2s = 4n = 49

t =

10.가설 검정과 신뢰구간어려움

한 임상 시험에서 치료 A를 받은 환자 80명 중 52명, 치료 B를 받은 환자 80명 중 48명이 회복한다. 합동 비율을 써서 H₀: p₁ = p₂에 대한 검정 통계량 z을(를) 구하시오.

x₁ = 52n₁ = 80x₂ = 48n₂ = 80

z =

11.선형 회귀와 상관보통

표에는 x = 광고비(k€), y = 매출(k€)의 짝지은 관측값 6쌍이 있습니다. 피어슨 상관계수 r을(를) 구하세요.

n = 6

r =

12.선형 회귀와 상관어려움

표에는 x = 자동차 연식(년), y = 가격(k€)의 짝지은 관측값 6쌍이 있습니다. 최소제곱 직선 ŷ = a + b·x를 쓰세요. x = 3.5일 때 ŷ을(를) 예측하세요.

n = 6x = 3.5

ŷ =

3용액

1.기술통계

답: s = 11.1

기술통계: 평균은 합을 n으로 나눈 값이고, 중앙값은 정렬된 자료의 가운데 값입니다(n이 짝수면 가운데 두 값의 평균). 표본 표준편차는 s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). z점수 z = (x − μ)/σ는 어떤 값이 평균에서 표준편차 몇 개만큼 떨어져 있는지를 나타냅니다.

평균

x̄ = 225/7 = 32.14

편차의 제곱

Σ(x − x̄)² = (−3.143)² + (−2.143)² + 21.86² + (−2.143)² + (−9.143)² + (−11.14)² + 5.857² = 738.9

표준편차

s = √(738.9/6) = 11.1

답

s = 11.1

2.기술통계

답: z = −1.5

표준화하기

z = (85 − 100)/10 = −1.5

답

z = −1.5

3.확률

답: P = 0.7209

확률: 결과가 모두 같은 정도로 일어날 때 P(A) = 유리한 경우의 수/전체 경우의 수. 독립 사건은 곱합니다: P(A 그리고 B) = P(A)·P(B). 여사건이 자주 도움이 됩니다: P(적어도 하나) = 1 − P(하나도 없음). 이항분포: 성공 확률 p인 독립 시행 n번에서 P(X = k) = C(n, k)·pᵏ·(1 − p)ⁿ⁻ᵏ.

여사건

P(6이 안 나옴) = (5/6)⁷ = 0.2791

P = 1 − 0.2791 = 0.7209

답

P = 0.7209

4.확률

답: σ_Y = 2.39

이산 확률변수: 확률분포는 변수가 가질 수 있는 모든 값 x와 그 확률 p(x)를 나열합니다. 확률은 0과 1 사이이며 합이 1입니다. 기댓값(평균)은 E(X) = Σx·p(x)로, 장기적인 평균입니다. 분산은 Var(X) = Σ(x − μ)²·p(x) = E(X²) − μ²이고, 표준편차는 σ = √Var(X)입니다. 일차 변환 Y = aX + b에서는 E(Y) = a·E(X) + b, Var(Y) = a²·Var(X), σ_Y = |a|·σ_X입니다. 상수를 더해도 퍼짐은 변하지 않습니다.

X의 퍼짐

μ = 2.65, Var(X) = 1.427, σ_X = 1.195

일차 변환

σ_Y = |2|·1.195 = 2.39

답

σ_Y = 2.39

평균은 실제로 이동합니다: E(Y) = 2·2.65 − 3 = 2.3.

5.정규분포

답: P = 0.4195

정규분포: 값 x를 z점수 z = (x − μ)/σ로 바꾸면 평균에서 표준편차 몇 개만큼 떨어져 있는지 알 수 있습니다. z표(또는 Φ(z))는 z 왼쪽의 넓이, 즉 P(X < x)를 줍니다. 오른쪽 넓이는 1 − Φ(z)이고, 두 값 사이의 넓이는 두 넓이의 차입니다.

z점수

z₁ = (65.5 − 65)/10 = 0.05

z₂ = (80.5 − 65)/10 = 1.55

사이의 넓이

P = Φ(1.55) − Φ(0.05) = 0.9394 − 0.5199 = 0.4195

답

P = 0.4195

6.정규분포

답: x = 71.75 점

백분위수에 해당하는 z

Φ(z) = 0.75 → z = 0.6745

다시 x로

x = 65 + 0.6745·10 = 71.75 점

답

x = 71.75 점

7.신뢰구간

답: 하한 = 32.62

평균에 대한 신뢰구간: x̄ ± 오차 한계. 모집단의 σ를 알면 오차 한계는 z·σ/√n이고, 표본 표준편차 s만 있으면 자유도 n − 1인 t를 써서 t·s/√n입니다. 임계값: z = 1.645 (90%), 1.96 (95%), 2.576 (99%). 오차 한계를 E 이하로 하려면 n ≥ (z·σ/E)²이 필요하며, 올림합니다.

임계값

df = n − 1 = 20, t = 2.086

오차 한계

E = 2.086·19.5/√21 = 8.876

구간

41.5 ± 8.876 → [32.62, 50.38]

답

하한 = 32.62

8.신뢰구간

답: n = 347

n에 대해 풀기

n = (1.96·38/4)² = 346.7

올림하기

표본 크기는 정수이고, 내림하면 오차 한계가 너무 커집니다.

n = 347

답

n = 347

9.가설 검정과 신뢰구간

답: t = −1.4

평균 검정: 검정통계량은 표본평균이 H₀에서 주장하는 값과 표준오차 몇 개만큼 떨어져 있는지를 나타냅니다: σ를 알면 z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n), 표본에서 추정하면 t = (x̄ − μ₀)/(s/√n). 신뢰구간은 x̄ ± (임계값)·(표준오차)입니다.

표준오차

SE = 4/√49 = 4/7 = 0.5714

검정통계량

t = (49.2 − 50)/0.5714 = −1.4

답

t = −1.4

t_{0.025; df = 48} = 2.011

|t| < 2.011이므로 5% 수준(양측)에서 H₀를 기각하지 않습니다.

10.가설 검정과 신뢰구간

답: z = 0.6532

Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.

표본 비율

p̂₁ = 52/80 = 0.65

p̂₂ = 48/80 = 0.6

p̂ = 100/160 = 0.625

H₀에서의 표준 오차

SE = √(0.625·0.375·(1/80 + 1/80)) = 0.07655

검정통계량

z = (0.65 − 0.6)/0.07655 = 0.6532

답

z = 0.6532

|z| < 1.96이므로 5% 수준(양측)에서 H₀를 기각하지 않습니다.

11.선형 회귀와 상관

답: r = 0.9386

최소제곱 회귀: 평균을 x̄, ȳ라 하고 Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)², Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ)라 하면, 직선 ŷ = a + b·x의 기울기는 b = Sxy/Sxx, 절편은 a = ȳ − b·x̄이므로 이 직선은 항상 (x̄, ȳ)를 지납니다. 피어슨 상관계수 r = Sxy/√(Sxx·Syy)는 −1과 1 사이에 있으며, r²은 y의 변동 중 직선으로 설명되는 비율입니다.

평균

x̄ = 42/6 = 7

ȳ = 239/6 = 39.83

제곱합과 곱의 합

S_xx = Σ(x − x̄)² = 70

S_xy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 133

S_yy = Σ(y − ȳ)² = 286.8

상관계수

r = 133/√(70·286.8) = 0.9386

답

r = 0.9386

12.선형 회귀와 상관

답: ŷ = 16.17

평균

x̄ = 21/6 = 3.5

ȳ = 97/6 = 16.17

제곱합과 곱의 합

S_xx = Σ(x − x̄)² = 17.5

S_xy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −53.5

회귀직선

b = −53.5/17.5 = −3.057

a = 16.17 − (−3.057)·3.5 = 26.87

ŷ = 26.87 − 3.057·x

예측

ŷ = 26.87 + (−3.057)·3.5 = 16.17

답

ŷ = 16.17

ExamProblems · examproblems.com/courses/statistics-1