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2026 마플시너지 확률과통계 · 04 모집단과 표본
유형18 표본평균과 총합(세트 무게)의 확률
수록 문제 1396~1403 · 해설 4쪽
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유형18 유형 분석
과자 16개 한 세트, 음료수 4병 한 세트처럼 여러 개의 총합 무게에 대한 조건을 표본평균 X̄에 대한 조건으로 바꾸어 확률을 구하는 유형입니다. 16X̄≥672이면 X̄≥42처럼 총합을 표본의 크기로 나누는 것이 핵심이며, 이후는 정규분포 N(m, σ²/n)으로 표준화하면 됩니다. 1399·1401·1403처럼 정품·불량품 판정 확률을 구한 뒤 개수의 기댓값을 계산하거나 다시 이항분포의 정규분포 근사로 연결하는 복합 문제도 포함되어 있습니다.
유형18 해설 (1396~1403)
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유형01 전수조사와 표본조사, 복원·비복원추출 (1304~1306)유형02 표본평균 X̄의 확률분포와 확률 구하기 (1307~1313)유형03 표본평균의 성질과 [보기] 판단 (1314~1317)유형04 모평균·모표준편차로 표본평균의 평균·분산 구하기 (1318~1325)유형05 모집단의 확률분포표로 표본평균의 평균·분산 구하기 (1326~1332)유형06 표본평균의 조건으로 미지수 구하기 (1333~1337)유형07 확률질량함수가 주어진 모집단의 표본평균 (1338~1340)유형08 공·카드를 꺼내는 시행에서 표본평균 (1341~1345)유형09 정규분포 모집단에서 표본평균의 확률 (1346~1351)유형10 표본평균의 확률 활용(독립·근사) (1352~1356)유형11 두 표본평균의 확률 비교 (1357~1362)유형12 표본평균의 확률 조건으로 m, σ, n 구하기 (1363~1366)유형13 모집단과 표본평균의 확률 비교·[보기] 판단 (1367~1372)유형14 표본의 크기 n 구하기 (1373~1377)유형15 표본평균의 확률로 상수 k, a 구하기 (1378~1385)유형16 표본평균의 확률로 m, σ 구하기(실생활) (1386~1391)유형17 부등식을 만족하는 표본의 크기 n의 최솟값·최댓값 (1392~1395)유형18 표본평균과 총합(세트 무게)의 확률 (1396~1403)
해설 저작권은 출판사(희망에듀)에 있으며, 본 페이지는 학습 편의를 위한 정리입니다.