수리논술, 이게 다다.

자연계열 2번

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문제

Notice. 대학은 비만과 과체중의 확률 조건이 서로 바뀐 자연계열 2번을 전원 정답 처리하였다.Mathesis 해설. 임의로 3명을 뽑았을 때 과체중인 사람이 1명일 확률은 0.753\displaystyle 0.75^3, 비만인 사람이 1명일 확률은 48125\displaystyle \frac{48}{125}이어야 한다. 그러나 원칙에 따라 원문 표기를 그대로 실었다.

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※ 다음 제시문을 읽고 물음에 답하시오.

[가] 한 번의 시행에서 사건 A\displaystyle A가 일어날 확률이 p\displaystyle p로 일정할 때, n\displaystyle n번의 독립시행에서 사건 A\displaystyle A가 일어나는 횟수를 X\displaystyle X라고 하자. 이때 확률변수 X\displaystyle X가 가질 수 있는 값은 0,1,2,⋯ ,n\displaystyle 0,1,2,\cdots,n이고, X\displaystyle X의 확률질량함수는 다음과 같고, 이와 같은 분포를 이항분포 B(n,p)\displaystyle B(n,p)라 한다.P(X=x)=nCxpxqn−x(단, x=0,1,2,⋯ ,n,q=1−p)\displaystyle P(X=x)={}_nC_xp^xq^{n-x}\quad\text{(단, }x=0,1,2,\cdots,n,\quad q=1-p\text{)}-『고등학교 확률과 통계』

[나] 실수 전체의 집합에서 정의된 연속확률변수 X\displaystyle X의 확률밀도함수가f(x)=12πσe−(x−m)22σ2\displaystyle f(x)=\frac1{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{(x-m)^2}{2\sigma^2}}일 때, X\displaystyle X의 확률분포를 정규분포라고 한다. 여기서 m\displaystyle m과 σ(σ>0)\displaystyle \sigma(\sigma>0)는 각각 연속확률변수 X\displaystyle X의 평균과 표준편차를 나타내는 상수이고, e\displaystyle e는 값이 2.71828⋯\displaystyle 2.71828\cdots인 무리수이다. 또한, Z=X−mσ\displaystyle Z=\frac{X-m}\sigma는 표준정규분포를 따른다.-『고등학교 확률과 통계』

[다] 확률변수 Z\displaystyle Z가 표준정규분포를 따를 때 P(0≤Z≤z)\displaystyle P(0\le Z\le z)의 값을 소숫점 이하 셋째자리에서 반올림한 값은 다음과 같다.

zzP(0≤Z≤z)\mathrm{P}(0\le Z\le z)zzP(0≤Z≤z)\mathrm{P}(0\le Z\le z)
0.130.050.580.22
0.250.100.840.30
0.390.151.280.40
0.520.201.550.44

-『고등학교 확률과 통계』

[문제2] 체질량지수(kg/m2)\displaystyle (\mathrm{kg}/\mathrm m^2)는 체중을 키의 제곱으로 나눈 값으로 비만의 정도를 나타내는 지표이다. 체질량지수가 23 이상에서 25 미만이면 과체중, 25 이상이면 비만으로 판정한다. 어느 고등학교 학생들의 체질량지수는 정규분포를 따른다고 한다. 과체중 또는 비만일 확률은 12\displaystyle \frac12 미만인 것으로 알려져 있다. 임의로 3명을 뽑았을 때 비만이 1명일 확률이 0.753\displaystyle 0.75^3이고, 임의로 3명을 뽑았을 때 과체중이 1명일 확률은 48125\displaystyle \frac{48}{125}이라면 체질량지수가 23 초과 27 이하일 확률을 제시문을 이용하여 구하시오.

<15줄 이내> [30점]

해설강의 준비중
1 단계 · 체질량지수 X\displaystyle X의 분포는 정규분포이고, 과체중일 확률은 p1=P(23≤X<25)\displaystyle p_1=P(23\le X<25), 비만일 확률은 p2=P(X≥25)\displaystyle p_2=P(X\ge25)로 한다.

체질량지수 X\displaystyle X는 평균과 분산이 각각 m, σ2\displaystyle m,\ \sigma^2인 정규분포를 따른다. 과체중일 확률은 p1=P(23≤X<25)\displaystyle p_1=P(23\le X<25)이고 비만일 확률은 p2=P(X≥25)\displaystyle p_2=P(X\ge25)라 하자.

2 단계 · 3명 중 과체중인 사람 수 Y1\displaystyle Y_1은 B(3,p1)\displaystyle B(3,p_1)이므로 3명 중 1명일 확률이 0.753\displaystyle 0.75^3이라는 조건에 의해 다음 식을 구할 수 있다.P(Y1=1)=3C1p1(1−p1)2=3p1(1−p1)2=0.753=3×14×(34)2\displaystyle P(Y_1=1)={}_3C_1p_1(1-p_1)^2=3p_1(1-p_1)^2=0.75^3=3\times\frac14\times(\frac34)^2이 식을 만족하는 p1\displaystyle p_1은 14,7±138\displaystyle \frac14,\frac{7\pm\sqrt{13}}8이 됨을 알 수 있다.

임의로 3명을 뽑았을 때 비만인 사람의 수 Y1\displaystyle Y_1은 이항분포 B(3,p1)\displaystyle B(3,p_1)를 따르고 1명만이 비만일 확률은 P(Y1=1)=3C1p1(1−p1)2=3p1(1−p1)2=0.753=3×14×(34)2\displaystyle P(Y_1=1)={}_3C_1p_1(1-p_1)^2=3p_1(1-p_1)^2=0.75^3=3\times\frac14\times(\frac34)^2이므로 p1\displaystyle p_1은 14,7±138\displaystyle \frac14,\frac{7\pm\sqrt{13}}8이 되는 것을 알 수 있다.

3 단계 · 3명 중 비만인 사람 수 Y2\displaystyle Y_2은 B(3,p2)\displaystyle B(3,p_2)이므로 3명 중 1명일 확률이 48125\displaystyle \frac{48}{125}이라는 조건에 의해 다음 식을 구할 수 있다.P(Y2=1)=3C1p2(1−p2)2=3p2(1−p2)2=48125=3×15×(45)2\displaystyle P(Y_2=1)={}_3C_1p_2(1-p_2)^2=3p_2(1-p_2)^2=\frac{48}{125}=3\times\frac15\times(\frac45)^2이 식을 만족하는 p2\displaystyle p_2는 15,9±1710\displaystyle \frac15,\frac{9\pm\sqrt{17}}{10}이 됨을 알 수 있다.

임의로 3명을 뽑았을 때 과체중인 사람의 수 Y2\displaystyle Y_2는 이항분포 B(3,p2)\displaystyle B(3,p_2)를 따르고 1명만이 과체중일 확률은 P(Y2=1)=3C1p2(1−p2)2=3p2(1−p2)2=48125=3×15×(45)2\displaystyle P(Y_2=1)={}_3C_1p_2(1-p_2)^2=3p_2(1-p_2)^2=\frac{48}{125}=3\times\frac15\times(\frac45)^2로 p2\displaystyle p_2는 15,9±1710\displaystyle \frac15,\frac{9\pm\sqrt{17}}{10}이 되는 것을 알 수 있다.

4 단계 · p1,p2\displaystyle p_1,p_2는 확률이므로 0에서 1사이의 값이고, 과체중 또는 비만의 확률이 12\displaystyle \frac12미만이므로 p1+p2<12\displaystyle p_1+p_2<\frac12를 만족해야하므로 p1=14, p2=15\displaystyle p_1=\frac14,\ p_2=\frac15이 된다.

p1,p2\displaystyle p_1,p_2는 모두 0과 1사이의 값이며, 과체중 또는 비만의 확률이 12\displaystyle \frac12미만이므로 p1+p2<12\displaystyle p_1+p_2<\frac12를 만족해야한다. 따라서 14=p1=P(23≤X<25), 15=p2=P(X≥25)\displaystyle \frac14=p_1=P(23\le X<25),\ \frac15=p_2=P(X\ge25)이 된다.

5 단계 · 14=p1=P(23≤X<25), 15=p2=P(X≥25)\displaystyle \frac14=p_1=P(23\le X<25),\ \frac15=p_2=P(X\ge25)로부터P(X≥23)=P(23≤X<25)+P(X≥25)=920\displaystyle P(X\ge23)=P(23\le X<25)+P(X\ge25)=\frac9{20}를 확인할 수 있다.따라서 15=12−P(0≤Z≤25−mσ),920=12−P(0≤Z≤23−mσ)\displaystyle \frac15=\frac12-P(0\le Z\le\frac{25-m}\sigma),\quad\frac9{20}=\frac12-P(0\le Z\le\frac{23-m}\sigma)이 되므로 표준정규분포표를 이용하면 25−mσ=0.84,23−mσ=0.13\displaystyle \frac{25-m}\sigma=0.84,\quad\frac{23-m}\sigma=0.13이 된다.

23 이상일 확률 P(X≥23)=P(23≤X<25)+P(X≥25)=920\displaystyle P(X\ge23)=P(23\le X<25)+P(X\ge25)=\frac9{20}로 12\displaystyle \frac12보다 작으므로 920=12−P(0≤Z≤23−mσ), 15=12−P(0≤Z≤25−mσ)\displaystyle \frac9{20}=\frac12-P(0\le Z\le\frac{23-m}\sigma),\ \frac15=\frac12-P(0\le Z\le\frac{25-m}\sigma)을 확인할 수 있다.표준정규분포표를 이용하면 25−mσ=0.84,23−mσ=0.13\displaystyle \frac{25-m}\sigma=0.84,\quad\frac{23-m}\sigma=0.13이 되어 분산은 σ2=(20.71)2\displaystyle \sigma^2=(\frac2{0.71})^2이 된다.

6 단계 · 27을 표준화하면 27−mσ=25−mσ+2σ=0.84+0.71=1.55\displaystyle \frac{27-m}\sigma=\frac{25-m}\sigma+\frac2\sigma=0.84+0.71=1.55가 되므로 체질량지수가 23초과 27이하일 확률 P(23<X≤27)=P(0.13<Z≤1.55)=P(0≤Z≤1.55)−P(0≤Z≤0.13)=0.44−0.05=0.39\displaystyle P(23<X\le27)=P(0.13<Z\le1.55)=P(0\le Z\le1.55)-P(0\le Z\le0.13)=0.44-0.05=0.39가 된다.

체질량지수가 23 초과 27 이하일 확률은 표준정규분포를 따르는 확률변수 Z\displaystyle Z가 23−mσ=0.13\displaystyle \frac{23-m}\sigma=0.13에서 27−mσ=25−mσ+2σ=0.84+0.71=1.55\displaystyle \frac{27-m}\sigma=\frac{25-m}\sigma+\frac2\sigma=0.84+0.71=1.55 사이일 확률과 같으므로 다음과 같이 구한다.P(23<X≤27)=P(0.13<Z≤1.55)=P(0≤Z≤1.55)−P(0≤Z≤0.13)=0.44−0.05=0.39\displaystyle P(23<X\le27)=P(0.13<Z\le1.55)=P(0\le Z\le1.55)-P(0\le Z\le0.13)=0.44-0.05=0.39

채점 기준배점
상[1단계]부터 [6단계]까지 모든 단계를 논증이 매끄럽게 작성한 경우S
상[1단계]부터 [6단계]까지 모두 작성하고 다섯 단계 이상 논증이 매끄러운 경우A
중[1단계]부터 [6단계] 중 다섯 단계를 작성하고 네 단계 이상 논증이 매끄러운 경우B
중[1단계]부터 [6단계] 중 네 단계를 작성하고 세 단계 이상 논증이 매끄러운 경우C
중[1단계]부터 [6단계] 중 세 단계를 작성하고 두 단계 이상 논증이 매끄러운 경우D
하[1단계]부터 [6단계] 중 두 단계를 작성하고 한 단계 이상 논증이 매끄러운 경우E
하어느 단계의 일부분도 논증이 매끄럽게 진술하지 못한 경우, 백지인 경우F

※ 자연계열 2번 문제는 ‘비만’과 ‘과체중’이라는 단어의 위치가 바뀐 오류 문제로 확인되어, 본교 대학입학전형관리위원회를 통해 해당 문제 응시자 답안을 모두 정답처리 하였습니다.

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