수능 출제 분석

표본의 크기와 신뢰구간의 길이 추론

Q [문제 원문]

27. 어느 회사에서 생산하는 샴푸 1개의 용량은 정규분포 $N(m, \sigma^2)$을 따른다고 한다. 이 회사에서 생산하는 샴푸 중에서 $16$개를 임의추출하여 얻은 표본평균을 이용하여 구한 $m$에 대한 신뢰도 $95\%$의 신뢰구간이 $746.1 \le m \le 755.9$이다.

이 회사에서 생산하는 샴푸 중에서 $n$개를 임의추출하여 얻은 표본평균을 이용하여 구하는 $m$에 대한 신뢰도 $99\%$의 신뢰구간이 $a \le m \le b$일 때, $b-a$의 값이 $6$ 이하가 되기 위한 자연수 $n$의 최솟값은? (단, 용량의 단위는 $\mathrm{mL}$이고, $Z$가 표준정규분포를 따르는 확률변수일 때, $P(|Z| \le 1.96) = 0.95$, $P(|Z| \le 2.58) = 0.99$로 계산한다.) [3점]

$72$ $73$ $74$ $75$ $76$

1 [출제의도]

이 문항은 정규분포를 따르는 모집단에서 표본을 추출할 때, 신뢰구간의 길이를 결정하는 요인들(신뢰상수, 모표준편차, 표본의 크기)의 관계를 정확히 이해하고 있는지 평가합니다. 첫 번째 조건에서 미지의 모표준편차를 역산해내고, 이를 두 번째 조건에 적용하여 오차 한계를 만족시키는 표본의 크기의 최솟값을 대수적으로 추론하는 능력을 요구합니다.

2 [상세 풀이]

Step 1 : 첫 번째 표본을 통한 모표준편차 도출

먼저 $n_1 = 16$개를 추출했을 때의 $95\%$ 신뢰구간이 $746.1 \le m \le 755.9$로 주어졌습니다.
이 신뢰구간의 양 끝값의 차이는 곧 '신뢰구간의 길이'를 의미합니다.

746.1 755.9 표본평균 (m의 추정치) 신뢰구간의 길이 = 9.8

신뢰구간의 길이를 구하는 공식 $l = 2 \times k \times \frac{\sigma}{\sqrt{n}}$ 을 적용합니다.
조건에서 $P(|Z| \le 1.96) = 0.95$ 이므로 신뢰상수 $k = 1.96$ 입니다.

$$ 755.9 - 746.1 = 9.8 $$ $$ 2 \times 1.96 \times \frac{\sigma}{\sqrt{16}} = 9.8 $$ $$ 2 \times 1.96 \times \frac{\sigma}{4} = 9.8 $$ $$ 0.98 \times \sigma = 9.8 $$ $$ \therefore \sigma = 10 $$

Step 2 : 새로운 표본 추출에 따른 신뢰구간의 길이 식 세우기

이제 동일한 모집단에서 크기가 $n$인 표본을 임의추출하여 신뢰도 $99\%$로 추정합니다.
이때의 신뢰구간이 $a \le m \le b$ 이므로, $b-a$ 는 $99\%$ 신뢰구간의 길이를 의미합니다.
조건 $P(|Z| \le 2.58) = 0.99$ 에 의해 새로운 신뢰상수 $k = 2.58$ 입니다.

$$ b - a = 2 \times 2.58 \times \frac{\sigma}{\sqrt{n}} $$

Step 1에서 구한 모표준편차 $\sigma = 10$ 을 대입하여 식을 정리합니다.

$$ b - a = 2 \times 2.58 \times \frac{10}{\sqrt{n}} = \frac{51.6}{\sqrt{n}} $$

Step 3 : 부등식 풀이 및 최솟값 도출

문제의 조건에서 $b - a$ 의 값이 $6$ 이하가 되어야 한다고 명시되어 있습니다.

\( \frac{51.6}{\sqrt{n}} \le 6 \)
양변을 $6$으로 나누고 분모를 정리하면,

$$ \frac{51.6}{6} \le \sqrt{n} $$ $$ \sqrt{n} \ge 8.6 $$
양변을 제곱하여 $n$의 범위를 구합니다.

$$ n \ge 8.6^2 $$ $$ n \ge 73.96 $$

표본의 크기 $n$은 자연수이므로, $73.96$보다 크거나 같은 최소의 자연수를 구합니다.
$n$의 최솟값은 $74$입니다.

따라서 정답은 ③번 입니다.

3 [이론 매칭]

모평균의 추정

표본평균을 이용하여 모집단의 평균인 모평균이 속할 구간을 확률적으로 예측하는 과정.

신뢰구간의 길이

모평균 $m$에 대한 신뢰도 범위 $[a, b]$에서 상한값과 하한값의 차이($b-a$). $2k\frac{\sigma}{\sqrt{n}}$으로 계산된다.

표준정규분포를 이용한 신뢰상수

신뢰도 $100(1-\alpha)\%$ 에 대응하는 표준정규분포표 상의 양수 $k$값. $P(-k \le Z \le k) = 1-\alpha$ 를 만족한다.

4 [실수 포인트 및 증명]

🚨 오개념 : 모표준편차와 표본평균의 표준편차 혼동

학생들이 가장 자주 하는 실수는 신뢰구간 공식에 들어가는 $\sigma$ 자리에 '표본평균의 표준편차'인 $\frac{\sigma}{\sqrt{n}}$ 을 다시 넣는 것입니다. 공식 내의 $\frac{\sigma}{\sqrt{n}}$ 자체가 표본평균 $\bar{X}$의 표준편차임을 명확히 인지해야 합니다.

수학적 증명 및 검증

모집단의 분포가 정규분포 $N(m, \sigma^2)$ 이면, 크기가 $n$인 표본평균 $\bar{X}$ 의 분포는 정규분포 $N(m, \frac{\sigma^2}{n})$ 을 따릅니다.

이를 표준화한 확률변수 $Z$ 는 다음과 같습니다.
$$ Z = \frac{\bar{X} - m}{\sigma_{\bar{X}}} = \frac{\bar{X} - m}{\frac{\sigma}{\sqrt{n}}} $$
따라서 공식 $l = 2 \times k \times \frac{\sigma}{\sqrt{n}}$ 에 들어가는 값은 모집단의 원래 표준편차 $\sigma$ 이며, $n$의 크기가 변하더라도 모집단 고유의 값인 모표준편차 $\sigma$ 는 절대 변하지 않습니다. 본 문제에서 첫 번째 조건으로 구한 $\sigma=10$을 두 번째 상황에 그대로 적용할 수 있는 논리적 근거가 바로 이것입니다.

5 [핵심 이론 증명]

정규분포 확률밀도함수와 신뢰구간 공식 유도

신뢰구간 $[a, b]$ 의 정의와 길이 공식이 어떻게 도출되는지 표준정규분포의 확률밀도함수(Probability Density Function)를 이용하여 시각적, 수식적으로 증명해 보겠습니다. 고등학교 심화수학 연계

0 -k k 면적 = 1 - α f(z)

확률변수 $Z$가 표준정규분포 $N(0, 1)$을 따를 때, $Z$의 확률밀도함수 $f(z)$는 자연상수 $e$를 포함한 지수함수 형태로 다음과 같이 정의됩니다.
$$ f(z) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{z^2}{2}} $$
신뢰도 $100(1-\alpha)\%$ 에 대한 표준정규분포의 양수 $k$ 는 이 확률밀도함수의 정적분으로 정의됩니다. 즉, 구간 $[-k, k]$에서의 곡선 아래 넓이가 $1-\alpha$가 되어야 하므로,
$$ P(-k \le Z \le k) = \int_{-k}^{k} \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{z^2}{2}} dz = 1 - \alpha $$ 가 성립합니다.

이제, 표본평균 $\bar{X}$ 를 표준화한 확률변수 $Z = \frac{\bar{X} - m}{\frac{\sigma}{\sqrt{n}}}$ 를 위 확률식에 대입합니다.
$$ P\left(-k \le \frac{\bar{X} - m}{\frac{\sigma}{\sqrt{n}}} \le k\right) = 1 - \alpha $$
부등식의 각 변에 표본평균의 표준편차인 $\frac{\sigma}{\sqrt{n}}$ 를 곱합니다.
$$ P\left(-k \frac{\sigma}{\sqrt{n}} \le \bar{X} - m \le k \frac{\sigma}{\sqrt{n}}\right) = 1 - \alpha $$
각 변에서 $\bar{X}$ 를 빼고, 양변에 $-1$ 을 곱하여 부등호 방향을 바꾼 뒤 정리하면 미지의 모평균 $m$ 에 대한 신뢰구간이 도출됩니다.
$$ P\left(\bar{X} - k \frac{\sigma}{\sqrt{n}} \le m \le \bar{X} + k \frac{\sigma}{\sqrt{n}}\right) = 1 - \alpha $$
이때 신뢰구간의 하한 $a = \bar{X} - k \frac{\sigma}{\sqrt{n}}$ 이고, 상한 $b = \bar{X} + k \frac{\sigma}{\sqrt{n}}$ 입니다.

따라서 신뢰구간의 길이 $l$ 은 상한값과 하한값의 차이이므로,
$$ l = b - a = \left(\bar{X} + k \frac{\sigma}{\sqrt{n}}\right) - \left(\bar{X} - k \frac{\sigma}{\sqrt{n}}\right) $$ $$ \therefore l = 2k\frac{\sigma}{\sqrt{n}} $$

2D 시각화 표본의 크기($n$)와 신뢰구간의 길이($l$) 함수

X축 : 표본 크기($n$) | Y축 : 길이($l$) | 기준선 : $l=6$

현재 표본의 크기 (n) : 10 구간의 길이 (l) : 16.32
슬라이더를 움직여 n값을 증가시켜보세요.

Focus 기하학적 추론 : 부등식의 시각화

수식 $l = \frac{51.6}{\sqrt{n}}$ 은 $n$이 증가할수록 $l$이 감소하는 무리함수 형태의 곡선(파란색 선)을 그립니다.
문제의 조건 $l \le 6$ 은 곡선이 붉은색 점선($y=6$) 아래로 내려가는 영역을 찾는 것과 기하학적으로 완벽히 동일합니다.

- 곡선이 기준선을 통과하는 순간 : \( \sqrt{n} = 8.6 \Rightarrow n = 73.96 \)
- 교차점 이후의 최초 자연수 좌표 : n = 74
- 위 그래프에서 \( n=74 \) 근처일 때 길이 \( l \)이 6 이하로 진입(초록색 마커)하는 것을 확인하세요.