통계학 2: 추론 통계: 벼락치기 팩

공식 모음, 모든 주제의 핵심 풀이 단계, 연습 문제 10개가 들어 있으며 전체 풀이는 맨 뒤에 있습니다.

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1공식과 풀이 방법

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

  1. 값을 z 점수로 바꾸세요: z = (x − μ)/σ.
  2. z 왼쪽의 넓이인 Φ(z)를 표에서 찾으세요.
  3. 오른쪽 넓이는 1 − Φ(z)를 쓰고, 구간은 두 왼쪽 넓이를 빼세요.
  4. 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

  1. z(모집단 σ를 앎)와 t(표본 s만 알고, 자유도 n − 1) 중에서 고르세요.
  2. 신뢰수준에 해당하는 임곗값을 찾으세요.
  3. 오차 한계: E = 임곗값 × 표준편차/√n.
  4. 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

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

선형 회귀와 상관

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

카이제곱 검정

검정통계량
χ² = Σ(O − E)²/E
적합도 검정
E = n·p, df = k − 1 − (estimated parameters)
독립성 검정
E = row total × column total / grand total, df = (r − 1)(c − 1)
임곗값(α = 0.05)
df 1: 3.841, 2: 5.991, 3: 7.815, 4: 9.488
의사 결정
χ² > χ²crit이면 H0을 기각

2연습 문제

1.정규분포보통
750 g740.2 gX + Y?

X는 평균 250 g, 표준편차 4 g인 정규분포를 따르고, Y는 독립이며 평균 500 g, 표준편차 9 g인 정규분포를 따릅니다. X + Y가 740.2 g보다 클 확률 P을(를) 구하시오. z는 소수 둘째 자리로 반올림하시오.

μX = 250, σX = 4μY = 500, σY = 9X + Y > 740.2 g
P =
2.정규분포어려움
μ = 32x = ?5%

배송 시간은(는) 평균 32 min, 표준편차 6 min인 정규분포를 따릅니다. 전체의 5%가 그 아래에 있는 값 x(5 백분위수)을(를) 구하세요.

μ = 32σ = 6P = 5%
x = min
3.신뢰구간보통
n = 16, sd​ = 2.60LUd̄ = −8.6E = ?99%

환자 16명의 혈압을 치료 전후에 측정한다. 차이 d = 전 − 후(mmHg)의 평균은 −8.6, 표준 편차는 2.6이다. 평균 차이에 대한 99% 신뢰구간의 오차 한계 E을(를) 구하시오.

n = 16d̄ = −8.6sd = 2.699%t(15) = 2.947
E = mmHg
4.신뢰구간어려움
σ = 34, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 395%

모표준편차는 34입니다. 평균에 대한 95% 신뢰구간의 오차 한계가 3 이하가 되려면 표본 크기 n이(가) 얼마나 커야 할까요?

σ = 34E = 395%
n =
5.가설 검정과 신뢰구간보통
t −2.01102.011

학생 49명 표본의 평균 점수는 198.1, 표본 표준편차는 15입니다. H₀: μ = 200에 대한 검정통계량 t를 구하세요.

μ₀ = 200x̄ = 198.1s = 15n = 49
t =
6.가설 검정과 신뢰구간어려움
z −1.9601.96

측정값 25개의 표본 평균은 121.6입니다. 모표준편차는 8입니다. 평균에 대한 95% 신뢰구간의 상한 U를 구하세요.

x̄ = 121.6σ = 8n = 2595%
U =
7.선형 회귀와 상관보통
xy366467568677778892xy468708090

표에는 x = 공부 시간, y = 시험 점수의 짝지은 관측값 6쌍이 있습니다. 그 합들이 주어져 있습니다. 이 합들로 피어슨 상관계수 r을(를) 구하세요.

n = 6Σx = 33Σy = 448Σx² = 199Σy² = 33946Σxy = 2550
r =
8.선형 회귀와 상관어려움
xy15536257578299411104xy5106080100ŷ = 69

표에는 x = 공부 시간, y = 시험 점수의 짝지은 관측값 6쌍이 있습니다. 최소제곱 직선 ŷ = a + b·x를 쓰세요. 직선이 ŷ = 69을(를) 예측하는 값 x은(는) 얼마인가요?

n = 6ŷ = 69
x =
9.카이제곱 검정보통
결함 없음경미한 결함중대한 결함합계주간 근무228939야간 근무443522101합계664331140

분할표는 관측 도수를 보여 줍니다. 카이제곱 독립성 검정을 위해 칸 “야간 근무, 중대한 결함”의 기대 도수 E을(를) 구하세요.

행 합계 = 101열 합계 = 31N = 140
E =
10.카이제곱 검정어려움

행 2개, 열 5개(합계 제외)인 분할표로 카이제곱 독립성 검정을 합니다. 이 검정의 자유도 df은(는) 얼마인가요?

2 × 5
df =

3용액

1.정규분포

답: P = 0.8413

정규 변수의 합과 차: X와 Y가 독립이고 정규분포를 따르면 X + Y와 X − Y도 정규분포를 따릅니다. 평균은 더하거나 뺍니다: E(X ± Y) = μX ± μY. 분산은 차일 때도 항상 더합니다: Var(X ± Y) = σX² + σY²이므로 σ = √(σX² + σY²)입니다. 표준편차를 직접 더해서는 안 됩니다. 같은 분포를 따르는 독립인 n개 항목의 합은 평균 n·μ, 표준편차 σ·√n입니다. 그다음 평소처럼 표준화하여 z = (x − 평균)/σ를 구하고 Φ(z)를 읽습니다.

합의 분포

μ = 750 g, σ = √(4² + 9²) = 9.849 g

표준화하기

z = (740.2 − 750)/9.849 = −1

위쪽 꼬리

P = 1 − Φ(−1) = 1 − 0.1587 = 0.8413

답

P = 0.8413
2.정규분포

답: x = 22.13 min

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.

백분위수에 해당하는 z

Φ(z) = 0.05 → z = −1.645

다시 x로

x = 32 + −1.645·6 = 22.13 min

답

x = 22.13 min
3.신뢰구간

답: E = 1.916 mmHg

Interval for a difference: estimate ± critical value × standard error. For two independent means with known σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) and z. With equal unknown variances: pooled s_p and t with n₁ + n₂ − 2 degrees of freedom. For paired data, work with the differences: d̄ ± t·s_d/√n.

임계값

df = 15, t = 2.947

오차 한계

E = 2.947·2.6/√16 = 1.916

답

E = 1.916 mmHg
4.신뢰구간

답: n = 494

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.

n에 대해 풀기

n = (1.96·34/3)² = 493.4

올림하기

표본 크기는 정수이고, 내림하면 오차 한계가 너무 커집니다.

n = 494

답

n = 494
5.가설 검정과 신뢰구간

답: t = −0.8867

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 = 15/√49 = 15/7 = 2.143

검정통계량

t = (198.1 − 200)/2.143 = −0.8867

답

t = −0.8867
t0.025; df = 48 = 2.011

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

6.가설 검정과 신뢰구간

답: U = 124.7

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.

오차 한계

E = 1.96·8/√25 = 3.136

구간 끝값

U = 121.6 + 3.136 = 124.7

답

U = 124.7
7.선형 회귀와 상관

답: r = 0.9237

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.

중심화한 합

Sxy = 2550 − 33·448/6 = 86
Sxx = 199 − 33²/6 = 17.5
Syy = 33946 − 448²/6 = 495.3

상관계수

r = 86/√(17.5·495.3) = 0.9237

답

r = 0.9237
8.선형 회귀와 상관

답: x = 4.056

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 = 36/6 = 6
ȳ = 472/6 = 78.67

제곱합과 곱의 합

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 348

회귀직선

b = 348/70 = 4.971
a = 78.67 − 4.971·6 = 48.84
ŷ = 48.84 + 4.971·x

x 구하기

x = (69 − 48.84)/4.971 = 4.056

답

x = 4.056
9.카이제곱 검정

답: E = 22.36

카이제곱 검정: 관측 도수 O를 H₀에서의 기대 도수 E와 χ² = Σ(O − E)²/E로 비교합니다. 적합도 검정: 각 범주에 E = n·p, df = k − 1(자료에서 추정한 모수마다 1씩 더 뺌). r × c 표의 독립성 검정: E = 행 합계 × 열 합계 / 총합계, df = (r − 1)(c − 1). χ²이 선택한 α의 임곗값을 넘으면 H₀을 기각합니다.

기대 도수

E = 101·31/140 = 22.36

답

E = 22.36
10.카이제곱 검정

답: df = 4

카이제곱 검정: 관측 도수 O를 H₀에서의 기대 도수 E와 χ² = Σ(O − E)²/E로 비교합니다. 적합도 검정: 각 범주에 E = n·p, df = k − 1(자료에서 추정한 모수마다 1씩 더 뺌). r × c 표의 독립성 검정: E = 행 합계 × 열 합계 / 총합계, df = (r − 1)(c − 1). χ²이 선택한 α의 임곗값을 넘으면 H₀을 기각합니다.

자유도

df = (2 − 1)·(5 − 1) = 4

답

df = 4

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