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2026 마플시너지 확률과통계 · 03 정규분포
유형10 표준화하여 확률 구하기
수록 문제 1168~1177 · 해설 5쪽
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답지만으로 이해가 안 되는 문제는 1문1포스트에서 확인하세요.
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유형10 유형 분석
정규분포를 따르는 확률변수를 표준화하여 표준정규분포표로 확률을 계산하는 가장 기본적인 유형입니다. 대칭성이나 E(X²), V(aX+b) 조건으로 m과 σ를 먼저 확정한 뒤, P(a≤X≤b)=P((a−m)/σ≤Z≤(b−m)/σ)로 바꾸고 0을 기준으로 구간을 나누어 표의 값을 더하거나 뺍니다. P(Z≥a)=0.5−P(0≤Z≤a), P(Z≤−a)=P(Z≥a)처럼 자주 쓰는 변환을 해설에서 반복 확인하세요.
유형10 해설 (1168~1177)
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◀ 유형09 표준정규분포표로 m, σ 구하기유형11 표준편차가 같은 두 정규분포(평행이동) ▶
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유형01 확률밀도함수의 성질과 [보기] 판단 (1114~1121)유형02 확률밀도함수의 미지수와 넓이를 이용한 확률 (1122~1128)유형03 대칭인 확률밀도함수의 확률 계산 (1129~1130)유형04 정규분포곡선의 성질과 대칭성으로 m, σ 구하기 (1131~1136)유형05 두 정규분포곡선의 비교와 [보기] 판단 (1137~1144)유형06 확률이 최대가 되는 구간 구하기 (1145~1150)유형07 m±kσ 확률표를 이용한 확률 계산 (1151~1155)유형08 표준화를 이용한 두 정규분포의 확률 비교 (1156~1162)유형09 표준정규분포표로 m, σ 구하기 (1163~1167)유형10 표준화하여 확률 구하기 (1168~1177)유형11 표준편차가 같은 두 정규분포(평행이동) (1178~1185)유형12 표준화한 식으로 미지수 k, m, σ 구하기 (1186~1193)유형13 정규분포의 활용 – 실생활 확률 구하기 (1194~1204)유형14 정규분포의 활용 – 개수·기댓값·독립 사건 (1205~1212)유형15 정규분포와 조건부확률 (1213~1214)유형16 정규분포의 활용 – 미지수 구하기 (1215~1218)유형17 두 집단의 확률이 같을 조건 (1219~1226)유형18 표준화를 이용한 상대적 위치 비교 (1227~1230)유형19 합격 최저 점수와 상위 비율 (1231~1236)유형20 이항분포와 정규분포의 관계 – 근사와 [보기] (1237~1243)유형21 실생활 이항분포의 정규분포 근사 확률 (1244~1257)유형22 정규분포 근사에서 미지수 구하기 (1258~1266)유형23 초과예약과 정규분포·이항분포의 결합 (1267~1274)서술형 서술형 대비 문제 (1275~1290)고난도 1등급 고난도 문제 (1291~1303)
해설 저작권은 출판사(희망에듀)에 있으며, 본 페이지는 학습 편의를 위한 정리입니다.