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
29.335.3P = ?

배송 시간은(는) 평균 32 min, 표준편차 6 min인 정규분포를 따릅니다. 29.3에서 35.3 min 사이에 있는 비율은 얼마일까요? P을(를) 소수로 답하세요.

μ = 32σ = 6x1 = 29.3x2 = 35.3
P =
2.정규분포어려움
10 g0X − Y?

1번 라인 제품의 질량 X와 2번 라인 제품의 질량 Y은(는) 독립이며 정규분포를 따릅니다. X는 평균 500 g, 표준편차 8 g이고 Y는 평균 490 g, 표준편차 6 g입니다. X가 Y보다 클 확률 P을(를) 구하시오. z는 소수 둘째 자리로 반올림하시오.

μX = 500 g, σX = 8 gμY = 490 g, σY = 6 g
P =
3.신뢰구간보통
μ₁ − μ₂0LUx̄₁ − x̄₂E = ?99%

두 휴대전화 모델의 배터리 수명을 비교한다. 모델 1: 휴대전화 80대, 평균 119.5 h, 알려진 표준 편차 3 h. 모델 2: 휴대전화 50대, 평균 110 h, 알려진 표준 편차 13 h. μ₁ − μ₂에 대한 99% 신뢰구간의 오차 한계 E을(를) 구하시오.

n₁ = 80x̄₁ = 119.5 hσ₁ = 3 hn₂ = 50x̄₂ = 110 hσ₂ = 13 h99%
E = h
4.신뢰구간어려움
n = 20σ = ?Us = 10.295%

기계 가공한 축 20개의 지름의 표본 표준 편차는 10.2 µm이다. 지름이 정규 분포를 따른다고 가정하고, 모집단 표준 편차에 대한 95% 신뢰구간의 하한 σ을(를) 구하시오. df = 19에서 χ² 분포의 2.5%는 8.907 아래에, 2.5%는 32.852 위에 있다.

n = 20s = 10.2 µmχ² = 8.907, 32.852
σ = µm
5.가설 검정과 신뢰구간보통
t −1.9901.99

학생 81명 표본의 평균 점수는 72.6, 표본 표준편차는 12입니다. H₀: μ = 75에 대한 검정통계량 t를 구하세요.

μ₀ = 75x̄ = 72.6s = 12n = 81
t =
6.가설 검정과 신뢰구간어려움
z −1.64501.645

측정값 49개의 표본 평균은 44.9입니다. 모표준편차는 12입니다. 평균에 대한 90% 신뢰구간의 하한 L를 구하세요.

x̄ = 44.9σ = 12n = 4990%
L =
7.선형 회귀와 상관보통
xy35957378699811102xy5106080100

표에는 x = 공부 시간, y = 시험 점수의 짝지은 관측값 5쌍이 있습니다. 피어슨 상관계수 r을(를) 구하세요.

n = 5
r =
8.선형 회귀와 상관어려움
xy1785209923121261342915732172xy202530100150x = 24.5

표에는 x = 기온(°C), y = 아이스크림 판매량의 짝지은 관측값 6쌍이 있습니다. 최소제곱 직선 ŷ = a + b·x를 쓰세요. 새 관측값 (24.5, 130)이(가) 얻어졌습니다. 잔차 e = y − ŷ를 구하세요.

n = 6(24.5, 130)
e =
9.카이제곱 검정보통
버스자전거자동차합계학생11462380교직원17172660합계286349140

분할표는 관측 도수를 보여 줍니다. 행 변수와 열 변수 사이의 독립성 검정을 위한 카이제곱 통계량 χ²을(를) 계산하세요. 연속성 수정은 쓰지 마세요.

N = 1402 × 3
χ² =
10.카이제곱 검정어려움

카이제곱 적합도 검정으로 6개 범주의 도수가, 같은 자료에서 평균을 추정한 푸아송 분포를 따르는지 확인합니다. 이 검정의 자유도 df은(는) 얼마인가요?

k = 6
df =

3용액

1.정규분포

답: P = 0.3825

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 = (29.3 − 32)/6 = −0.45
z₂ = (35.3 − 32)/6 = 0.55

사이의 넓이

P = Φ(0.55) − Φ(−0.45) = 0.7088 − 0.3264 = 0.3825

답

P = 0.3825
2.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.

차의 분포

μ = 500 − 490 = 10 g, σ = 10 g

표준화하기

z = (0 − 10)/10 = −1

확률

P = 1 − Φ(−1) = 0.8413

답

P = 0.8413
3.신뢰구간

답: E = 4.814 h

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.

점추정값

x̄₁ − x̄₂ = 119.5 − 110 = 9.5

표준오차

SE = √(3²/80 + 13²/50) = 1.869

오차 한계

E = 2.576·1.869 = 4.814

답

E = 4.814 h

구간이 0을 포함하지 않으므로 두 평균은 유의하게 다릅니다.

4.신뢰구간

답: σ = 7.757 µm

분산의 구간: (n − 1)s²/σ²은 자유도 n − 1의 χ² 분포를 따릅니다. σ²의 95% 구간은 (n − 1)s²를 위쪽 χ² 값(그 위에 2.5%)으로 나눈 값에서 아래쪽 χ² 값(그 아래에 2.5%)으로 나눈 값까지이며, σ의 구간은 두 한계의 제곱근입니다. 이 구간은 s를 중심으로 대칭이 아닙니다.

제곱합

(n − 1)s² = 19·10.2² = 1977

σ²의 한계

1977/32.852 = 60.17
1977/8.907 = 221.9

σ의 한계

σ = √60.17 = 7.757 µm

답

σ = 7.757 µm

σ의 95% 구간: [7.757, 14.9] µm.

5.가설 검정과 신뢰구간

답: t = −1.8

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 = 12/√81 = 12/9 = 1.333

검정통계량

t = (72.6 − 75)/1.333 = −1.8

답

t = −1.8
t0.025; df = 80 = 1.99

|t| < 1.99이므로 5% 수준(양측)에서 H₀를 기각하지 않습니다.

6.가설 검정과 신뢰구간

답: L = 42.08

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 = 1.645·12/√49 = 2.82

구간 끝값

L = 44.9 − 2.82 = 42.08

답

L = 42.08
7.선형 회귀와 상관

답: r = 0.9853

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 = 35/5 = 7
ȳ = 418/5 = 83.6

제곱합과 곱의 합

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 222
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1269

상관계수

r = 222/√(40·1269) = 0.9853

답

r = 0.9853
8.선형 회귀와 상관

답: e = 2

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 = 147/6 = 24.5
ȳ = 768/6 = 128

제곱합과 곱의 합

Sxx = Σ(x − x̄)² = 157.5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 933

회귀직선

b = 933/157.5 = 5.924
a = 128 − 5.924·24.5 = −17.13
ŷ = −17.13 + 5.924·x

예측값

ŷ = −17.13 + 5.924·24.5 = 128

잔차

e = 130 − 128 = 2

답

e = 2

점이 직선 위쪽에 있습니다.

9.카이제곱 검정

답: χ² = 12.21

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

학생: 80·28/140 = 16, 80·63/140 = 36, 80·49/140 = 28
교직원: 60·28/140 = 12, 60·63/140 = 27, 60·49/140 = 21

카이제곱 통계량

χ² = (11 − 16)²/16 + (46 − 36)²/36 + (23 − 28)²/28 + (17 − 12)²/12 + (17 − 27)²/27 + (26 − 21)²/21
χ² = 12.21

답

χ² = 12.21

df = 2. α = 0.05에서 임곗값은 5.991이므로 H₀(독립)은 기각됩니다.

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 = 6 − 1 − 1 = 4

답

df = 4

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