+3점 · 풀이과정과 답이 맞음 (3점)
풀이과정은 맞으나 답이 틀림 (+1~2)2-1 n개의 두더지 로봇 중 게임시작 후 1초에 특정한 하나(가령, 첫 번째 두더지 로봇)만 나타나고 나머지 (n−1)개는 나타나지 않을 확률은 p(1−p)n−1이다. 첫 번째 두더지만 나타나는 사건, 두 번째 두더지만 나타나는 사건, ⋯은 서로 배반사건이므로 n개 중 하나만 나타날 확률은 각 사건의 확률의 합 즉, r=np(1−p)n−1=npqn−1이다. (참고) 특정한 시점에 나타나는 두더지 로봇의 수 X는 이항분포 B(n, p)를 가지는 확률변수이다. 따라서 구하는 확률은 P(X=1)=nC1p(1−p)n−1=np(1−p)n−1이다.
+7점 · 도함수를 활용하여 확률이 최대가 되는 p와 최댓값을 구함 (+3)
최댓값의 극한을 정확한 풀이과정과 함께 구함 (+4)2-2. 구간 0≤p≤1에서 함수 f(p)=np(1−p)n−1가 최대가 되는 p의 값과 이때 최댓값을 구하기 위해 구간 0<p<1에서 함수 f의 증감을 도함수를 이용하여 파악한다. 또는 구간 0<p<1에서 함수 f의 극값을 구하고 구간의 양끝에서의 함숫값 f(0), f(1)과 비교하여 최댓값을 구할 수 있다.
f′(p)=n(1−p)n−1−n(n−1)p(1−p)n−2=n(1−p)n−2((1−p)−(n−1)p)=n(1−p)n−2(1−np)
이므로 p=n1일 때 f′(p)=0이다.Caution. n=1이면 r=p이므로 p=1에서 최댓값 1을 갖는다. 도함수가 0이 되는 점을 이용한 위 풀이는 n≥2일 때 적용된다.
0<p<n1이면 f′(p)>0이어서 f는 이 구간에서 증가하고, n1<p<1이면 f′(p)<0이므로 f는 이 구간에서 감소한다. 따라서 그래프의 개형을 고려하면 함수 f는 구간 0≤p≤1에서 p=n1일 때 최댓값 (1−n1)n−1을 취한다. n→∞일 때 이 값의 극한은
n→∞lim(1−n1)n−1=n→∞lim(nn−1)n−1=n→∞lim(n−1n)n−11=n→∞lim(1+n−11)n−11=e1
이다.
+4점 · 풀이과정과 설명이 정확하고 논리적임 (4점)2-3 S=1+2a+3a2+4a3+⋯라고 하면 aS=a+2a2+3a3+4a4+⋯이다.
S−aS=1+a+a2+a3+⋯=1−a1
즉, (1−a)S=1−a1이다. 그러므로 S=(1−a)21이다.
+6점 · 게임 시작 후 k초에 처음으로 하나라도 나타날 확률, 즉 P(T=k)를 구함 (+2)
기댓값 E(T)의 식을 구함 (+2)
(3)의 결과를 이용하여 E(T)의 값을 구함 (+2)2-4. 특정 시점에 n개의 두더지 로봇 중 하나도 나타나지 않을 확률을 s라고 하면 s=(1−p)n=qn이다. 특정 시점에 적어도 하나의 두더지가 나타날 확률은 여사건의 확률이므로 1−s이다. 게임 시작 후 k초에 처음으로 두더지가 하나라도 나타날 확률 즉, P(T=k)은 게임 시작 후 1초, 2초, ⋯, k−1초에는 하나도 나타나지 않고, k초에 적어도 하나가 나타날 확률이므로 sk−1(1−s)이다.
확률변수 T의 기댓값은
E(T)=k=1∑∞kP(T=k)=k=1∑∞ksk−1(1−s)=(1−s)k=1∑∞ksk−1이다.
(3)의 결과에 의해 k=1∑∞ksk−1=(1−s)21이므로
E(T)=1−s1=1−(1−p)n1=1−qn1이다.Caution. 이 기댓값은 p>0일 때의 값이다. p=0이면 두더지가 나타나지 않아 T가 유한한 값을 갖지 않는다.