답지나라 › 2026 마플시너지 확률과통계 유형별 답지 › Ⅲ. 통계 › 03 정규분포 › 유형01
2026 마플시너지 확률과통계 · 03 정규분포
유형01 확률밀도함수의 성질과 [보기] 판단
수록 문제 1114~1121 · 해설 4쪽
문제 하나하나, 영상으로 확실하게!
1문1포스트에는 문제마다 ‘문제별 분석’과 풀이해설영상이 들어 있습니다.
답지만으로 이해가 안 되는 문제는 1문1포스트에서 확인하세요.
답지만으로 이해가 안 되는 문제는 1문1포스트에서 확인하세요.
유형01 유형 분석
연속확률변수의 확률밀도함수가 되기 위한 두 조건, 즉 주어진 구간에서 f(x)≥0이고 y=f(x)의 그래프와 x축으로 둘러싸인 부분의 넓이가 1이라는 성질로 미지수 a, b, c를 구하고 [보기]의 참·거짓을 판단하는 유형입니다. 연속확률변수는 특정한 값을 가질 확률이 0이므로 P(X=a)=0이라는 점이 [보기]에서 자주 함정으로 나옵니다. 그래프가 삼각형·사다리꼴이면 확률은 넓이 계산으로 바로 구할 수 있으니, 해설처럼 그래프에 구간을 색칠해 가며 확인하세요.
유형01 해설 (1114~1121)
![2026 마플시너지 확률과통계 03 정규분포 유형01 확률밀도함수의 성질과 [보기] 판단 해설 426쪽](https://local2onlineacademy.com/wp-content/uploads/2026/10/MPHT-426.webp)
![2026 마플시너지 확률과통계 03 정규분포 유형01 확률밀도함수의 성질과 [보기] 판단 해설 427쪽](https://local2onlineacademy.com/wp-content/uploads/2026/10/MPHT-427.webp)
![2026 마플시너지 확률과통계 03 정규분포 유형01 확률밀도함수의 성질과 [보기] 판단 해설 428쪽](https://local2onlineacademy.com/wp-content/uploads/2026/10/MPHT-428.webp)
![2026 마플시너지 확률과통계 03 정규분포 유형01 확률밀도함수의 성질과 [보기] 판단 해설 429쪽](https://local2onlineacademy.com/wp-content/uploads/2026/10/MPHT-429.webp)
03 정규분포 전체 유형 바로가기 (25개)
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.