화정동 고2수학과외







후보를 줄이는 순간 드러난 기댓값 오류
화정동과외 수업에서 학생은 점수 환산식 Y=2X+10의 평균을 분포 전체로 다시 계산하지 않고 빠르게 판단하려 했다. 최종 후보는 다음 세 식이었다.
| 후보 | 식 |
|---|---|
| ① | 2E(X)+10 |
| ② | 2E(X)+10E(X) |
| ③ | E(2X)+10P(X) |
정답은 ①이다. 상수 10은 확률변수가 아니므로 각 결과에 붙은 확률을 다시 곱해 더하는 항이 아니다.
학생 풀이에서 생긴 혼동
확률변수 X가 값 xi를 확률 pi로 가질 때,
E(X)=Σxipi
이다. 학생은 Y=aX+b에서도 b를 각 결과마다 확률과 함께 계산해
Σ(axi+b)pi
를 만든 뒤, b 부분을 여러 번 더해 aE(X)+b가 아닌 다른 식으로 정리했다. 그러나 확률의 합은 1이므로
Σ(axi+b)pi = aΣxipi + bΣpi = aE(X)+b
가 된다.
선형변환 공식으로 다시 확인하기
분포를 재계산하지 않는 이유
선형변환의 기댓값은 다음처럼 바로 처리한다.
E(aX+b)=aE(X)+b
따라서 X의 평균이 m이면 Y=2X+10의 평균은
E(Y)=2m+10
이다. X의 각 값에 2를 곱하면 평균도 2배가 되고, 모든 값에 10을 더하면 평균도 10만큼 이동한다.
조건과 표현 점검
이 공식은 X의 기댓값이 존재할 때 사용한다. 여기서는 점수 분포처럼 유한한 값을 갖는 확률변수를 다루므로 E(X)가 정의되며, Y=2X+10 역시 각 결과에 대해 정의된다. 따라서 “모든 실수에서 항상 성립한다”고 범위를 넓혀 말할 필요 없이, 해당 확률변수의 기댓값이 존재한다는 조건에서 적용하면 된다.
새 문제에 적용한 최종 판단
어떤 확률변수 X의 평균이 7이고 Y=3X-4라면,
E(Y)=E(3X-4)=3E(X)-4=3×7-4=17
이다. 분포표를 다시 작성하거나 각 확률을 반복해서 곱할 필요가 없다. 광덕고등학교나 광주여자고등학교처럼 학교별 점수 환산 상황을 떠올리더라도, 핵심은 지역이나 학교명이 아니라 선형변환의 구조를 식으로 보존하는 것이다.
결론적으로 대구고3수학과외 같은 지역별 수업 자료에서 자주 쓰이는 점수 변환 문제도, E(aX+b)=aE(X)+b를 먼저 확인하면 불필요한 분포 재계산과 상수항의 중복 계산을 피할 수 있다.