			원포인트 개념주입 B2 통계

원포인트개념주입

통계

개념1	✏ 확률변수 [eqn: X]가 가질 수 있는 값이 [eqn: x _{i}]([eqn: i=1,```2,```3,```cdots,```n])이고 [eqn: {rmP}(X=x _{i} )=p _{i}]이면, ① [eqn: {rm P}(x _{a} LE X LE x _{b} )= sum _{i=a} ^{b} p _{i}] ② 평균(기댓값) : [eqn: {rmE}(X)= sum _{i=1} ^{n} x _{i} p _{i}] ③ 분산 : [eqn: {rmV}(X)= sum _{i=1} ^{n} (x _{i} -m) ^{2} p _{i}] ([eqn: m={rmE}(X)])

001.

확률변수 [eqn: X]의 확률분포표는 다음과 같다.

[eqn: X]	[eqn: -1]	[eqn: 0]	[eqn: 1]	[eqn: 2]
[eqn: {rmP}(X=x)]	[eqn: 3-a over 8]	[eqn: 1 over 8]	[eqn: 3+a over 8]	[eqn: 1 over 8]

[eqn: {rmP} ( 0 LE X LE 2) = 7 OVER 8]일 때, 확률변수 [eqn: X]의
평균 [eqn: {rmE} (X)]의 값은?

[통계B2]

⑤

① [eqn: 1 OVER 4]	② [eqn: 3 OVER 8]	③ [eqn: 1 OVER 2]

④ [eqn: 5 OVER 8]	⑤ [eqn: 3 OVER 4]

002.

두 이산확률변수 [eqn: X]와 [eqn: Y]가 가지는 값이 각각
[eqn: 1]부터 [eqn: 5]까지의 자연수이고

[eqn: rm P( it Y=k)= {1} over {2} rm P( it X=k)+ {1} over {10}][eqn: (k=1,```2,```3,```4,```5)]

이다. [eqn: rmE(itX)=4]일 때, [eqn: rmE(itY)]의 값은?

②

① [eqn: {5} over {2} ``]	② [eqn: {7} over {2} ``]	③ [eqn: {9} over {2} ``]

④ [eqn: {11} over {2} ``]	⑤ [eqn: {13} over {2} ``]

	통계

개념2	✏ 확률변수 [eqn: X]에 대하여 아래의 등식이 성립한다. ① [eqn: {rmE}(aX+b)=a {rmE}(X)+b], [eqn: {rmV}(aX+b)=a^2 {rmV}(X)], [eqn: sigma (aX+b)=|a| sigma (X)] ② [eqn: {rmV}(X)={rmE}(X ^{2} )- LEFT { {rmE}(X) RIGHT } ^{2}] ③ [eqn: {rmE}(aX ^{2} +bX+c)=a{rmE}(X ^{2} )+b{rmE}(X)+c]

003. 각 면에 숫자 [eqn: 1], [eqn: 2], [eqn: 2], [eqn: 3], [eqn: 3], [eqn: 3]이 하나씩 적혀 있는 정육면체 모양의 상자를 던져서 윗면에 적혀 있는 확률변수 [eqn: X]라 할 때, 확률변수 [eqn: 9X+4]의 기댓값을 구하여라. [eqn: 25] 004. 이산확률변수 [eqn: X]의 확률질량함수가 [eqn: {rmP}(X=x)= { ax+2} over {10 }(x=-1,```0,```1,```2)] 일 때, 확률변수 [eqn: 3X+2]의 분산 [eqn: {rmV}(3X+2)]의 값은? ① (단, [eqn: a]는 상수이다.) ① [eqn: 9]□ ② [eqn: 18]□□ ③ [eqn: 27] ④ [eqn: 36]□□ ⑤ [eqn: 45]			005. 확률변수 [eqn: X]에 대하여 [eqn: {rmE}(X)=2], [eqn: {rmV}(X)=5]일 때, [eqn: {rmE}((X-1)^2 )]의 값은? ④ ① [eqn: 1] ② [eqn: 2] ③ [eqn: 4] ④ [eqn: 6] ⑤ [eqn: 8]

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개념3	✏ 일어날 확률이 [eqn: p]인 시행을 [eqn: n]번 반복할 때 [eqn: X]번 일어난다. : [eqn: X` SIM {rmB}(n,```p)] [eqn: RARROW] [eqn: X` SIM {rmB}(n,```p)]이면 [eqn: rm P it (X=k)= _{n} rm C it rm _{k} p ^{k} q ^{n-k}]

006. 확률변수 [eqn: X]가 이항분포 [eqn: {rmB} LEFT ( 4,``` {1} over {3} RIGHT )]을 따를 때, [eqn: {rmP}(X GEQ 3)]의 값은? ③ ① [eqn: {1} over {7}] ② [eqn: {1} over {8}] ③ [eqn: {1} over {9}] ④ [eqn: {1} over {10}] ⑤ [eqn: {1} over {11}]			007. [eqn: 10]개의 문항이 출제되는 어떤 시험에서 [eqn: rmA]가 각각의 문제의 정답을 고를 확률은 다음을 만족시킨다. 문제의 정답을 [eqn: rmA]가 알고 있을 확률은 [eqn: 1over2]이고, [eqn: rmA]는 정답을 아는 모든 문제는 정답을 고른다. [eqn: rmA]가 모르는 문제의 정답을 고를 확률은 [eqn: 1over5]이다. 이때 [eqn: rmA]가 정답을 고르는 문제의 수를 확률변수 [eqn: X]라 하자. [eqn: { {rmP}(X=8)} over {{rmP}(X=9) }]의 값은? ③ ① [eqn: 1] ② [eqn: 2] ③ [eqn: 3] ④ [eqn: 4] ⑤ [eqn: 5]

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개념4	✏ [eqn: X` SIM {rmB}(n,```p)]이면 [eqn: {rmE}(X)=np], [eqn: {rmV}(X)=npq]

008. 주사위 [eqn: 2]개를 동시에 던지는 시행을 [eqn: 10]회 반복할 때, 두 주사위의 눈의 수의 곱이 홀수가 나오는 횟수를 확률변수 [eqn: X]라 하자. [eqn: {rmV}(4X-1)]의 값은? ④ ① [eqn: 15] ② [eqn: 20] ③ [eqn: 25] ④ [eqn: 30] ⑤ [eqn: 35] 009. 확률변수 [eqn: X]가 이항분포 [eqn: {rmB}(9, ```p)]를 따르고 [eqn: LEFT { {rmE}(X) RIGHT } ^{2} ={rmV}(X)]일 때, [eqn: p]의 값은? (단, [eqn: 0<p<1]) ④ ① [eqn: {1} over {13}] ② [eqn: {1} over {12}] ③ [eqn: {1} over {11}] ④ [eqn: {1} over {10}] ⑤ [eqn: {1} over {9}]			010. 확률변수 [eqn: X]가 이항분포 [eqn: {rmB}(10,``` p)]를 따르고 [eqn: {rmP}(X=4)= {1} over {3} {rmP}(X=5)]일 때, [eqn: {rmE}(7X)]의 값을 구하여라. (단, [eqn: 0<p<1]) [eqn: 50] 011. 확률변수 [eqn: X]의 확률질량함수가 [eqn: {rmP}(X=x)= _{20} {rmC} _{x} LEFT ( {1} over {2} RIGHT ) ^{20} ```(x=0,```1,```2,``` CDOTS ,```20)] 일 때, [eqn: sum _{k=0} ^{20} x ^{2} {rmP}(X=x)]의 값을 구하여라. [eqn: 105]

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개념5	✏ 연속확률변수 [eqn: X]의 확률밀도함수가 [eqn: f(x)]이다. [eqn: LRARROW] [eqn: X SIMf(x)] [eqn: RARROW] [eqn: X SIMf(x)]이면 [eqn: {rmP}(a le X leb)= int _{a} ^{b} {} f(x)dx]

012. 연속확률변수 [eqn: X]가 갖는 값의 범위는 [eqn: 0leX le2]이고, [eqn: X]의 확률밀도함수의 그래프가 그림과 같을 때, [eqn: rmP LEFT ( { 1} over {3 }le itX le a RIGHT )]의 값은? (단, [eqn: a]는 상수이다.) ④ ① [eqn: { 11} over { 16}] ② [eqn: { 5} over { 8}] ③ [eqn: { 9} over { 16}] ④ [eqn: { 1} over { 2}] ⑤ [eqn: { 7} over { 16}]			013. 닫힌구간 [eqn: [0,```3]]에서 정의된 연속확률변수 [eqn: X]의 확률밀도함수 [eqn: f(x)]가 다음과 같다. [eqn: f(x)= {cases{2a(1-x)&```(0 LEQ x<1)#a(x-1)&```(1 LEQ x LEQ 3)}}] [eqn: {rmP}(0 LEQ X LEQ 2)= {q} over {p}]일 때, [eqn: p+q]의 값을 구하여라. [eqn: 3] (단, [eqn: a]는 양의 상수이고, [eqn: p]와 [eqn: q]는 서로소인 자연수이다.)

	통계

개념6	✏ 정규분포의 확률 : 알아서

014.

어느 실험실의 연구원이 어떤 식물로부터 하루 동안
추출하는 호르몬의 양은 평균이 [eqn: 30.2 rm mg], 표준편차가
[eqn: 0.6 rm mg]인 정규분포를 따른다고 한다. 어느 날 이
연구원이 하루 동안 추출한 호르몬의 양이 [eqn: 29. 6 rm mg]
이상이고 [eqn: 31.4 rm mg] 이하일 확률을 다음
표준정규분포를 이용하여 구한 것은?

⑤

[eqn: z]	[eqn: {rmP} LEFT ( 0 LEQ Z LEQ z RIGHT )]
[eqn: 0.5]	[eqn: 0.1915]
[eqn: 1.0]	[eqn: 0.3413]
[eqn: 1.5]	[eqn: 0.4332]
[eqn: 2.0]	[eqn: 0.4772]

① [eqn: 0.3830]	② [eqn: 0.5328]	③ [eqn: 0.6247]

④ [eqn: 0.7745]	⑤ [eqn: 0.8185]

015.

확률변수 [eqn: X]는 평균이 [eqn: m], 표준편차가 [eqn: sigma]인
정규분포를 따르고 다음 등식을 만족시킨다．

[eqn: rmP(itm LEQ it X LEQ m+12)-rmP(it X LEQ m-12)=0.3664]

아래의 표준정규분포표를 이용하여 [eqn: sigma]의 값을 구한
것은?

③

[eqn: z]	[eqn: {rmP} LEFT ( 0 LEQ Z LEQ z RIGHT )]
[eqn: 0.5]	[eqn: 0.1915]
[eqn: 1.0]	[eqn: 0.3413]
[eqn: 1.5]	[eqn: 0.4332]
[eqn: 2.0]	[eqn: 0.4772]

① [eqn: 4``]	② [eqn: 6``]	③ [eqn: 8``]

④ [eqn: 10``]	⑤ [eqn: 12``]

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개념7	✏ 정규분포의 표준화 : 알아서

016. [eqn: rmA]공장에서 생산되는 제품의 무게는 평균이 [eqn: 120rmg], 표준편차가 [eqn: 20rmg]인 정규분포를 따르고, [eqn: rmB]공장에서 생산되는 제품의 무게는 평균이 [eqn: 110rmg], 표준편차가 [eqn: 24rmg]인 정규분포를 따른다고 한다. [eqn: rmA]공장에서 임의로 선택한 제품의 무게가 [eqn: 110rmg] 이하일 확률과 [eqn: rmB]공장에서 임의로 선택한 제품의 무게가 [eqn: a rmg] 이하일 확률이 같을 때, [eqn: a]의 값은? ⑤ ① [eqn: 94] ② [eqn: 95] ③ [eqn: 96] ④ [eqn: 97] ⑤ [eqn: 98]			017. [eqn: rmA]과수원에서 생산되는 사과의 무게는 정규분포 [eqn: {rmN}(m,```10 ^{2} )]을 따르고, [eqn: rmB]과수원에서 생산되는 사과의 무게는 정규분포 [eqn: {rmN}(2m,```20 ^{2} )]을 따른다고 한다. [eqn: rmA], [eqn: rmB] 두 과수원에서 임의로 각각 사과를 [eqn: 1]개씩 선택할 때, [eqn: rmA]과수원에서 선택된 사과의 무게가 [eqn: 80rmg] 이상일 확률과 [eqn: rmB]과수원에서 선택된 사과의 무게가 [eqn: 80rmg] 이하일 확률이 같다. [eqn: m]의 값은? ② ① [eqn: 58] ② [eqn: 60] ③ [eqn: 62] ④ [eqn: 64] ⑤ [eqn: 66]

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개념8	✏ 정규분포의 확률밀도함수 : ① 대칭성 ② 개형

018.

확률변수 [eqn: X]는 평균이 [eqn: m], 표준편차가 [eqn: 5]인 정규분포를
따르고, 확률변수 [eqn: X]의 확률밀도함수 [eqn: f LEFT ( x RIGHT )]가 다음
조건을 만족시킨다.

[eqn: m]이 자연수일 때, [eqn: {rmP} LEFT ( 17 LEQ X LEQ 18 RIGHT )]의 값을
다음 정규분포표를 이용하여 구한 것은?

(가) [eqn: f LEFT ( 10 RIGHT ) >f LEFT ( 20 RIGHT )]

(나) [eqn: f LEFT ( 4 RIGHT ) <f LEFT ( 22 RIGHT )]

③

[eqn: z]	[eqn: {rmP} LEFT ( 0 LEQ Z LEQ z RIGHT )]
[eqn: 0.6]	[eqn: 0.226]
[eqn: 0.8]	[eqn: 0.288]
[eqn: 1.0]	[eqn: 0.341]
[eqn: 1.2]	[eqn: 0.385]
[eqn: 1.4]	[eqn: 0.419]

① [eqn: 0.044]	② [eqn: 0.053]	③ [eqn: 0.062]

④ [eqn: 0.078]	⑤ [eqn: 0.097]

019.

확률변수 [eqn: X]는 정규분포 [eqn: rmN(10,```4^2 )], 확률변수 [eqn: Y]는
정규분포 [eqn: {rmN}(m,```4 ^{2} )]을 따르고, 확률변수 [eqn: X]와 [eqn: Y]의
확률밀도함수는 각각 [eqn: f(x)]와 [eqn: g(x)]이다.

[eqn: f(12)=g(26)], [eqn: {rmP}(Y ge26)ge0.5]

일 때, [eqn: {rmP}(Y le20)]의 값을 아래 표준정규분포표를
이용하여 구한 것은?

②

[eqn: z]	[eqn: {rmP} LEFT ( 0 LEQ Z LEQ z RIGHT )]
[eqn: 1.0]	[eqn: 0.3413]
[eqn: 1.5]	[eqn: 0.4332]
[eqn: 2.0]	[eqn: 0.4772]
[eqn: 2.5]	[eqn: 0.4938]

① [eqn: 0.0062]□	② [eqn: 0.0228]□	③ [eqn: 0.0896]

④ [eqn: 0.1587]□	⑤ [eqn: 0.2255]

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개념9	✏ [eqn: X SIM {rmB}(n,```p)]에서 [eqn: n]이 충분히 크면 [eqn: X SIM {rmN}(np,```npq)]로 근사시킬 수 있다.

020.

어느 학교 학생들 중 [eqn: 40`%]가 학교 식당에서 평일
저녁 식사를 한다. 이 학교 학생들 중 임의로
[eqn: 150]명을 택하여 학교 식당에서 평일 저녁 식사를
하는지를 조사할 때, 학교 식당에서 평일 저녁 식사를
하는 학생이 [eqn: 54]명 이상 [eqn: 69]명 이하일 확률을 아래
표준정규분포표를 이용하여 구한 것은?

③

[eqn: z]	[eqn: {rmP}(0leZ le z)]
[eqn: 0.5]	[eqn: 0.1915]
[eqn: 1.0]	[eqn: 0.3413]
[eqn: 1.5]	[eqn: 0.4332]
[eqn: 2.0]	[eqn: 0.4772]

① [eqn: 0.5328]	② [eqn: 0.6826]	③ [eqn: 0.7745]

④ [eqn: 0.8668]	⑤ [eqn: 0.9104]

021.

[eqn: sum _{k=100} ^{130} ` _{720} {rmC} _{k} LEFT ( {1} over {6} RIGHT ) ^{k} LEFT ( {5} over {6} RIGHT ) ^{720-k}]의 값을 아래
표준정규분포표를 이용하여 구한 것은?

③

[eqn: z]	[eqn: {rmP}(0leZ le z)]
[eqn: 1.0]	[eqn: 0.3413]
[eqn: 1.5]	[eqn: 0.4332]
[eqn: 2.0]	[eqn: 0.4772]
[eqn: 2.5]	[eqn: 0.4938]

① [eqn: 0.6826]	② [eqn: 0.7745]	③ [eqn: 0.8185]

④ [eqn: 0.8351]	⑤ [eqn: 0.9270]

	통계

개념10	✏ 표본들이 가진 값들의 평균을 표본평균이라 한다. [eqn: RARROW] 비복원은 안 나오니까 다 복원추출이라 치자. ✏ 모집단(모확률변수)의 평균이 [eqn: m]([eqn: {rmE}(X)]), 분산이 [eqn: sigma^2]([eqn: {rmV}(X)])일 때, 크기가 [eqn: n]인 표본평균 [eqn: barX]의 평균은 [eqn: m]([eqn: {rmE}(X)]), 분산은 [eqn: { sigma^2} over { n}]([eqn: {{rmV}(X)} over {n}])이다.

022.

모집단의 확률변수 [eqn: X]의 확률분포가 아래의 표와
같다. 이 모집단에서 크기가 [eqn: 3]인 표본을 임의추출
할 때의 표본평균을 [eqn: barX`]라 할 때, [eqn: {rmP}( bar{X} =2)]를
구하여라.

[eqn: {5} over {16}]

[eqn: X]	[eqn: 1]	[eqn: 2]	[eqn: 3]	계
[eqn: {rmP}(X=x)]	[eqn: 1over4]	[eqn: a`]	[eqn: 1over4]	[eqn: 1]

023.

다음은 어느 모집단의 확률변수 [eqn: X]의 확률분포를

나타낸 표이다.

[eqn: X]	[eqn: 1]	[eqn: 4]	[eqn: 7]	계
[eqn: {rmP}(X=x)]	[eqn: {1} over {3} -a]	[eqn: {1} over {3}]	[eqn: {1} over {3} +a]	[eqn: 1]

이 모집단에서 크기가 [eqn: 5]인 표본을 임의추출하여

구한 표본평균 [eqn: bar{X}]의 평균이 [eqn: 5]일 때, [eqn: sigma ( bar{X} )]는?

①

① [eqn: 1]	② [eqn: {sqrt {5}} over {2}]	③ [eqn: {sqrt {5}} over {3}]

④ [eqn: {sqrt {5}} over {4}]	⑤ [eqn: {sqrt {5}} over {5}]

	통계

개념11	✏ 모집단(모분포)이 정규분포이면, 표본평균의 분포는 정규분포이다. ✔ 모집단이 임의의 분포여도 표본의 분포는 [eqn: n]이 충분히 크면 정규분포로 수렴한다.

024.

어느 회사에서 생산되는 음료수 [eqn: 1]병의 무게는 평균이
[eqn: 100 rmg], 표준편차가 [eqn: 20 rmg]인 정규분포를 따른다고 한다.
이 회사에서 생산되는 음료수 중에서 [eqn: 25]개의
음료수를 임의 추출하여 구한 평균 무게를 [eqn: bar { X}]라 하자.

[eqn: {rmP}( LEFT | bar{X} -100 RIGHT | LEQ a)=0.9876]

을 만족시키는 상수 [eqn: a]의 값을 아래 표준정규분포표를
이용하여 구하여라.

[eqn: 10]

[eqn: z]	[eqn: {rmP}(0leZ le z)]
[eqn: 1.0]	[eqn: 0.3413]
[eqn: 1.5]	[eqn: 0.4332]
[eqn: 2.0]	[eqn: 0.4772]
[eqn: 2.5]	[eqn: 0.4938]

025.

정규분포 [eqn: {rmN} LEFT ( 0,```4 ^{2} RIGHT )]을 따르는 모집단에서 크기가

[eqn: 9]인 표본을 임의추출하여 구한 표본평균을 [eqn: {bar{X}}],

정규분포 [eqn: rmN LEFT ( 3,```2 ^{2} RIGHT )]을 따르는 모집단에서 크기가 [eqn: 16]인

표본을 임의추출하여 구한 표본평균을 [eqn: {bar{Y}]라 하자.

[eqn: {rmP} LEFT ( {bar{X}} GEQ 1 RIGHT ) ={rmP} LEFT ( {bar{Y}} LEQ a RIGHT )]를 만족시키는 상수 [eqn: a]의 값은?

③

① [eqn: {19} over {8}]	② [eqn: {5} over {2}]	③ [eqn: {21} over {8}]

④ [eqn: {11} over {4}]	⑤ [eqn: {23} over {8}]

	통계

개념12	✏ 표준편차가 [eqn: sigma]인 모집단에서 크기가 [eqn: n]인 표본의 평균이 [eqn: barx]일 때, [eqn: alpha%]로 모평균 [eqn: m]을 추정하면, 신뢰구간은 아래와 같다. [eqn: bar{x} -z _{alpha } {sigma } over {sqrt {n}} le m le bar{x} +z _{alpha } {sigma } over {sqrt {n}}] (단, [eqn: {rmP}(-z _{alpha } le Z le z _{alpha } )= alpha %]) ※ 표본이 충분히 크면, [eqn: sigma] 대신 표본의 표준편차 [eqn: s]를 쓸 수 있다.

026. 어느 회사에서 생산하는 초콜릿 한 개의 무게는 평균이 [eqn: m], 표준편차가 [eqn: sigma]인 정규분포를 따른다고 한다. 이 회사에서 생산하는 초콜릿 중에서 임의추출한, 크기가 [eqn: 49]인 표본을 조사하였더니 초콜릿 무게의 표본평균의 값이 [eqn: barx]이었다. 이 결과를 이용하여, 이 회사에서 생산하는 초콜릿 한 개의 무게의 평균 [eqn: m]에 대한 신뢰도 [eqn: 95%]의 신뢰구간을 구하면 [eqn: 1.73le m le1.87]이다. [eqn: sigma over{barx}=k]일 때, [eqn: 180k]의 값을 구하여라. (단, 무게의 단위는 [eqn: rmg]이고, [eqn: Z]가 표준정규분포를 따르는 확률변수일 때 [eqn: {rmP}(0 LEQ Z LEQ 1.96)=0.475]로 계산한다.) [eqn: 25``]			027. 어느 고등학교 학생들의 [eqn: 1]개월 자율학습실 이용 시간은 평균이 [eqn: m], 표준편차가 [eqn: 5]인 정규분포를 따른다고 한다. 이 고등학교 학생 [eqn: 25]명을 임의추출하여 [eqn: 1]개월 자율학습실 이용 시간을 조사한 표본평균이 [eqn: barx_1]일 때, 모평균 [eqn: m]에 대한 신뢰도 [eqn: 95%]의 신뢰구간이 [eqn: 80-a le m le 80+a]이었다. 또 이 고등학교 학생 [eqn: n]명을 임의추출하여 [eqn: 1]개월 자율학습실 이용 시간을 조사한 표본평균이 [eqn: barx_2]일 때, 모평균 [eqn: m]에 대한 신뢰도 [eqn: 95%]의 신뢰구간이 다음과 같다. [eqn: { 15} over {16 }barx_1 - { 5} over { 7}a le m le { 15} over { 16}barx_1 + { 5} over { 7}a] [eqn: n+barx_2]의 값은? (단, 이용 시간의 단위는 시간이고, [eqn: Z]가 표준정규분포를 따르는 확률변수일 때, [eqn: {rmP}(0 le Z le 1.96)=0.475]로 계산한다.) ② ① [eqn: 121] ② [eqn: 124] ③ [eqn: 127] ④ [eqn: 130] ⑤ [eqn: 133]

	통계

개념13	✏ 신뢰구간의 길이는 [eqn: 2z _{alpha } {sigma } over {sqrt {n}}]이다. (단, [eqn: {rmP}(-z_alpha le Z le z_alpha )=alpha%]) ✏ [eqn: {rmP}(-z_alpha le Z le z_alpha )=alpha%]이다. [eqn: 95%], [eqn: 99%]만 외웠다가 털리지 말자.

028. 정규분포 [eqn: {rmN}(m, ```sigma ^{ 2})]을 따르는 모집단에서 크기가 [eqn: 10]인 표본을 임의추출하여 얻은 모평균 [eqn: m]에 대한 신뢰도 [eqn: alpha `%]의 신뢰구간의 길이가 [eqn: l]이었다. 같은 신뢰도로 표본의 크기가 [eqn: n]인 표본을 임의추출하여 신뢰구간의 길이를 [eqn: {l} over {2}] 이하로 줄이려고 할 때, [eqn: n]의 최솟값은? ⑤ ① [eqn: 20] ② [eqn: 25] ③ [eqn: 30] ④ [eqn: 35] ⑤ [eqn: 40]			029. 정규분포 [eqn: rmN it(m,```20^2 )]을 따르는 모집단에서 임의추출한 크기 [eqn: 100]인 표본의 표본평균 [eqn: barx]를 이용하여 신뢰도 [eqn: alpha%]로 모평균 [eqn: m]을 추정하려고 한다. [eqn: Z]가 표준정규분포를 따를 때, 양수 [eqn: k]에 대하여 [eqn: rmP it(Z≥k)= {1- alpha over100}over2] 이다. 다음 중 모평균 [eqn: m]에 대한 신뢰구간은? ④ ① [eqn: bar{x} - {k} over {2} LEQ m LEQ barx + {k} over {2}] ② [eqn: barx -k le m lebarx +k] ③ [eqn: bar{x} - {3} over {2} k LEQ m LEQ bar{x} + {3} over {2} k] ④ [eqn: bar{x} -2k LEQ m LEQ bar{x} +2k] ⑤ [eqn: barx - 5over2 k le m lebarx + 5over2 k]