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1

2 1

4

01

시행 횟수가 n이고, 1회의 시행에서 사건이 일어날 확률이 p이므 로 확률변수 X는 이항분포 B(n, p)를 따른다.

02

확률변수 X가 이항분포 B(n, p)를 따르므로 E(X)=np, V(X)=npq

03

E(2X+5)=2E(X)+5

=2_10+5=25 V(2X)=2¤ V(X)=4_5=20

∴ E(2X+5)+V(2X)=25+20=45

04

E(X)=100_;6!;=:∞3º:

V(X)=100_;6!;_;6%;=

05

E(X)=5_;3@;=:¡3º:

∴ E(3X+5)=3E(X)+5

∴ E(6X-5)=3_:¡3º:+5=15 125

9

01

02

03

04

05

06

81

07

08

09

11

본문`069`~`070

이항분포

06

V(X)=48_;4#;_;4!; =9

∴ V(3X-4)=3¤ V(X)

=9_9=81

07

E(X)=n_;3!;=60

∴ n=180

∴ V(X)=180_;3!;_;3@;=40

08

1회의 시행에서 6의 눈이 나올 확률은 ;6!;이고, 주사위를 100회 던지는 시행에서 확률변수 X의 확률분포는 독립시행의 확률을 따르므로 X는 이항분포 B {100, ;6!;}을 따른다.

09

E(X)=45_;3!;=15 V(X)=45_;3!;_;3@;=10

∴ E(X¤ )=V(X)+{E(X)}¤ =235

10

r(X)=Æ…100_;5!;_;5$; =4

∴ r(3X-4)=3r(X)=3_4=12

11

V(X)=6_;3@;_;3!;=;3$;

∴ V(-3X+2)=(-3)¤ V(X)=9_;3$;=12

12

E(X)=80p=20이므로 p=;4!;

∴ V(X)=80_;4!;_;4#;=15

13

E(X)=200_p=40 ∴ p=;5!;

∴ V(X)=200_;5!;_;5$;=32

14

V(X)=n_;4!;_;4#;=6

∴ n=32

15

V(X)=n_;3!;_;3@;=;9@;n

10

11

12

15

13

14

32

15

20

16

80

17

18

19

20

30

본문`070`~`072

V(3X)=3¤ V(X)=9_;9@;n=40

∴ n=20

16

V(X)=n_;2!;_;2!;=

V{;2!;X+1}=;4!;V(X)=5에서 V(X)=20

=20이므로 n=80

17

E(2X-5)=2E(X)-5=175에서 E(X)=90

∴ np=90 yy`㉠

r(2X-5)=2r(X)=12에서 r(X)=6

∴ "√np(1-p)=6 yy`㉡

㉠을 ㉡에 대입하면

"√90(1-p)=6, 90(1-p)=36 1-p=;5@; ∴ p=;5#;

p=;5#;을 ㉠에 대입하면

;5#;n=90 ∴ n=150

18

E(X)=n_;2!;=

V(X)=E(X¤ )-{E(X)}¤에서

E(X¤ )=V(X)+{E(X)}¤이므로 {E(X)}¤ =25 즉, =25에서 n=10

19

E(X)=9p, V(X)=9p(1-p) {E(X)}¤ =V(X)에서 (9p)¤ =9p(1-p) 9p=1-p(`∵ 0<p<1)

∴ p=;1¡0;

20

동전 2개 모두 앞면이 나올 확률은 ;2!;_;2!;=;4!;

이므로 확률변수 X는 이항분포 B {10, ;4!;}을 따른다.

V(X)=10_;4!;_;4#;=:¡8∞:

∴ V(4X+1)=4¤ V(X)=16_:¡8∞:=30

21

E(X)=90_;3!;=30이므로

E(6X+10)=6E(X)+10=6_30+10=190

4

n 2 n

4

n 4

V(X)=90_;3!;_;3@;=20이므로 V(6X)=6¤ V(X)=36_20=720

∴ E(6X+10)+V(6X)=190+720=910

22

E(2X-3)=2E(X)-3=13에서 E(X)=8 즉, ;4N;=8이므로 n=32

23

B {n, ;6!;}에서

V(X)=n_;6!;_;6%;=10 ∴ n=72

∴ E(X)=72_;6!;=12

24

B {n, ;4!;}에서

E(X)=n_;4!;=;4N;

V(X)=n_;4!;_;4#;=

∴ E(X)-V(X)=;4N;- = =8

∴ n=128

25

E(X)=;1˜4;, V(X)=;1˜4; {1-;1¡4;}=;1!4#;_;1˜4;

{E(X)}¤ =V(X)에서

{;1˜4;}¤ =;1!4#;_;1˜4;, ;1˜4;=;1!4#; (`∵ n>0)

∴ n=13

26

E(X)=np=;8&;, r(X)="√np(1-p)=;8&;이므로

Æ…;8&;(1-p)=;8&;, 1-p=;8&;

∴ p=;8!;

27

E(X)=np, V(X)=np(1-p) E(X)=4V(X)에서 np=4np(1-p) 1-p=;4!; (`∵ n>0, p+0) ∴ p=;4#;

E(X)+V(X)=120에서 ;4#;n+;1£6;n=120

;1!6%;n=120 ∴ n=128

28

확률변수 X는 이항분포 B(10000, 0.8)을 따르므로 V(X)=10000_0.8_0.2=1600

29

확률변수 X는 이항분포 B {n, ;6!;}을 따르므로

E(X)=n_;6!;=20 ∴ n=120 n 16 3n 16 3n 16

21

22

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13

26

27

128

28

29

120

본문`072`~`073

유형`12. 확률밀도함수의 그래프

27 01

⑴ 확률밀도함수의 그래프와 x축으로 둘러싸인 부분의 넓이는

1이다.

⑵ P(0…X…2)는 그림의 어두운 부분의 넓이와 같으므로 ;2!;이다.

⑶ ;2!;_4_a=1

∴ a=;2!;

02

어두운 부분의 넓이는 P(a…X…b)

03

⑴ f(x)=;6A;x이고, 함수 y=f(x) 의 그래프와 x축 및 직선 x=6 으로 둘러싸인 부분의 넓이는 1 이므로

;2!;_6_a=1

∴ a=;3!;

⑵ P(0…X…2)는 그림에서 어두 운 부분의 넓이와 같으므로

P(0…X…2)=;2!;_2_;9!;

P(0…X…3)=;9!;

04

함수 y= f(x)의 그래프와 x축으로 둘러싸인 부분의 넓이는 1이 므로

;2!;_a_a=;2!;, a¤ =1

∴ a=1`(∵ a>0)

05

점 A의 좌표를 A(2, h)라 하면 함 수 y= f(x)의 그래프와 x축으로 둘러싸인 부분의 넓이는 1이므로

;2!;_4_h=1 ∴ h=;2!;

∴ P(0…X…1)+P(3…X…4)

={;2!;_1_;4!;}+{;2!;_1_;4!;}=;4!;

y

O 1 2 3 4 x y=f(x) A

4 1 2 1 y

O 2 6x

1 3 1 9

y= 1 x 18 y

O 6

a

x y=f(x) y

O a

2 4 x

01

⑴ ③ ⑵ ② ⑶ ②

02

03

⑴ ;3!; ⑵ ;9!;

04

1

05

06

07

08

2

12

본문`075`~`076

확률밀도함수의 그래프 06

함수 y= f(x)의 그래프와 x축으로 둘러싸인 부분의 넓이는 1이 므로

;2!;_3_a=1 ∴ a=;3@;

07

함수 y= f(x)의 그래프와 x축으로 둘러싸인 부분의 넓이는 1이 므로

;2!;_6_a=1 ∴ a=;3!;

∴ P(0…X…1)=;2!;_1_;3!;=;6!;

08

함수 y= f(x)의 그래프와 x축 및 직선 x=1로 둘러싸인 부분의 넓이가 1이므로

;2!;_1_a=1

∴ a=2

09

확률밀도함수의 성질에 의하여 주어진 확률밀도함수의 그래프와 x축 및 y축으로 둘러싸인 부분의 넓이는 1이므로

;2!;_a+;2!;_;2!;_a=;2!;a+;4!;a=;4#;a=1

∴ a=;3$;

10

0…X…2에서 확률밀도함수의 그래프와 x축으로 둘러싸인 부 분의 넓이는 1이므로

;2!;_;3!;_;4#;+{a-;3!;}_;4#;+;2!;_(2-a)_;4#;=1

;8#;a=;8#;에서 a=1

∴ P{;3!;…X…a}=P{;3!;…X…1}={1-;3!;}_;4#;=;2!;

11

함수 y= f(x)의 그래프와 x축으로 둘러싸인 부분의 넓이는 1이 므로

;2!;_10_b=1 ∴ b=;5!;

이때, P(0…X…a)=;5@;이므로

;2!;_a_;5!;=;5@;

∴ a=4

∴ a+b=4+;5!;=:™5¡:

y

O a

1 x y=f(x)

09

10

11

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13

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15

20

본문`077`~`078

12

P(2…X…3)=;2!;_1_;3@;=;3!;

즉, P(m…X…2)=P(2…X…3)에서 P(m…X…2)=;3!;이므로

P(0…X…m)=P(0…X…2)-P(m…X…2) P(0…X…m)=;3@;-;3!;=;3!;

;2!;_m_;3!;m=;3!;

m¤ =2

∴ m='2 (`∵ 0<m<2)

13

확률 P {a…X…a+;2!;}의 값이 최

대가 되려면 a와 a+;2!;의 중점이 1이어야 한다.

즉, =1에서

2a+;2!;=2 ∴ a=;4#;

14

P {;4%;…X…4}=P(0…X…4)-P {0…X…;4%;}

P {;4%;…X…4}=g(4)-g {;4%;}

P {;4%;…X…4}=1-;2!;=;2!;

15

확률밀도함수의 그래프와 x축 및 두 직선 x=0, x=4로 둘러싸 인 부분의 넓이는 1이므로

;2!;_1_a+;2!;_3_3a=1 5a=1 ∴ a=;5!;

f(x)=;5!;(x-1)`(1…x…4)이므로 f(2)=;5!;

즉, P(0…X…2)는 그림에서 어두 운 부분의 넓이와 같으므로 P(0…X…2)

=;2!;_1_;5!;+;2!;_1_;5!;=;5!;

∴ 100P(0…X…2)=100_;5!;=20

4 2 1 5 1 5 3 y

O x

a+a+;2!;

2

a 1 a1

2 y

O x

a+2 1 y

O m 2

m

3 x 2

3 1 3

16

함수 y= f(x)의 그래프와 x축 및 직선 x=6으로 둘러싸인 부 분의 넓이는 1이므로

;2!;_6_6k=1

∴ k=;1¡8;

∴ P(2…X…4)=P(0…X…4)-P(0…X…2)

∴ P(2…X…4)=;2!;_4_;9@;-;2!;_2_;9!;=;3!;

17

함수 y= f(x)의 그래프와 x축 및 직선 x=3으로 둘러싸인 부 분의 넓이는 1이므로

;2!;_(2+3)_a=1

;2%;a=1 ∴ a=;5@;

∴ P(0…X…1)=;2!;_1_;5@;=;5!;

18

P(0…X…a)=;3!;이므로

;2!;_a_1=;3!; ∴ a=;3@;

함수 y=f(x)의 그래프와 x축으로 둘러싸인 부분의 넓이는 1이 므로

;2!;_b_1=1 ∴ b=2

∴ 3a+b=3_;3@;+2=4

19

함수 y=f(x)의 그래프와 x축으로 둘러싸인 부분의 넓이는 1이 므로

;2!;_b_;2B;=1, b¤ =4

∴ b=2 (∵ b>0) yy`㉠

한편, P(a…X…b)=;4!;이므로 P(0…X…a)=1-;4!;=;4#;

즉, ;2!;_a_;2B;=;4#;이므로

ab=3 yy`㉡

㉠을 ㉡에 대입하면 a=;2#;

20

확률밀도함수의 그래프와 x축으로 둘러싸인 부분의 넓이는 1이 므로

;2!;_8_b=1 ∴ b=;4!;

한편, P(a…X…8)=;8%;이므로

y

O 1

a 2 x y=f(x)

4 6

2 3 1

9 1

y= x181 9

2 y

O x

16

17

18

19

20

21

22

본문`078`~`079

유형`13. 정규분포의 표준화

29

P(0…X…a)=1-;8%;=;8#;

즉, ;2!;_a_;4!;=;8#;이므로 a=3

∴ a-b=3-;4!;=:¡4¡:

21

함수 y=f(x)의 그래프와 x축 및 직선 x=3으로 둘러싸인 부분 의 넓이는 1이므로

;2!;_3_3a=1 ∴ a=;9@;

따라서 P(1…X…3)은 그림에서 어두 운 부분의 넓이와 같으므로

P(1…X…3)=;2!;_{;9@;+;9^;}_2 P(1…X…3)=;9*;

22

확률밀도함수 f(x)의 그래프는 그림 과 같고, P(0…X…3)은 그림에서 어두운 부분의 넓이와 같으므로 P(0…X…3)=;2!;_(1+3)_;3!;

P(0…X…3)=;3@;

y

O 2 3 4 x

y=f(x) 3

1 y

O 1 3 x

y= x 9

6

9 2

9 2

01

확률변수 X가 정규분포 N(100, 5¤ )을 따르므로 a=90, b=105 ∴ b-a=15

02

확률변수 X가 정규분포 N(m, r¤ )을 따르므로 Z=로 놓으면 Z는 표준정규분포 N(0, 1¤ )을 따른다.

∴ P(m…X…a)=P { …Z… }

∴ P(m…X…a)=P(0…Z…b)

∴ b= a-m r

a-m r m-m

r

X-m r

01

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03

2

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05

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13

본문`081`~`083

관련 문서