






이항분포 성립조건 확인
최종 검증에서 다음 실험을 골랐다. “주머니에서 공을 한 번 뽑고 다시 넣지 않은 뒤, 모두 5번 반복하여 빨간 공이 나온 횟수를 센다.” 이 실험을 곧바로 이항분포라고 한 풀이는 틀렸다. 비복원추출에서는 시행마다 빨간 공이 나올 확률이 달라질 수 있기 때문이다.
오답이 시작된 지점
성공확률이 일정하다는 조건
이항분포는 확률변수 X가 성공 횟수일 때 다음 네 조건을 모두 만족해야 한다.
- 시행 횟수 n이 고정되어 있다.
- 각 시행은 서로 독립이다.
- 각 시행에서 성공 확률 p가 일정하다.
- 각 시행의 결과가 성공 또는 실패 두 가지로 나뉜다.
따라서 성공확률이 매 시행 달라져도 된다는 설명은 잘못이다. 네 번째 조건만 만족하거나 시행 횟수만 고정되어 있다고 해서 이항분포가 성립하지 않는다.
두 추출 방법 비교
복원추출
상자에 빨간 공 3개와 파란 공 2개가 있다. 공을 뽑은 뒤 매번 다시 넣고, 이를 4회 반복한다고 하자. 빨간 공이 나오는 사건을 성공으로 두면 각 시행의 성공확률은
p = 3/5
로 일정하다. 복원한 뒤 다음 시행을 진행하므로 시행도 서로 독립이다. 빨간 공이 나온 횟수를 X라 하면
X ~ B(4, 3/5)
이다. 예를 들어 빨간 공이 정확히 2번 나올 확률은
P(X=2) = 4C2(3/5)2(2/5)2 = 216/625
이다. 이러한 유형은 조건을 확인한 뒤 삼성동과외에서 이항분포 식으로 바로 연결할 수 있다.
비복원추출
같은 상자에서 공을 뽑고 다시 넣지 않는다면 첫 번째 성공확률은 3/5이지만, 빨간 공을 뽑았는지에 따라 두 번째 성공확률은 달라진다. 따라서 각 시행의 성공확률이 일정하지 않고 시행 사이도 독립이 아니다.
이때 빨간 공의 개수는 하이퍼지오메트릭 분포로 다루며, 이항분포를 적용해서는 안 된다.
판단 기준 정리
새 문제에 적용하기
어느 공장에서 제품 10개를 독립적으로 검사하고, 각 제품이 불량일 확률이 0.02로 일정하다고 하자. 불량품 개수를 X라 하면 시행 횟수는 10회로 고정되고, 각 검사 결과는 불량 또는 정상의 두 가지이며, 독립성과 일정한 성공확률도 만족한다.
따라서
X ~ B(10, 0.02)
로 모델링할 수 있다.
최종 확인표
| 확인 항목 | 판단 |
|---|---|
| 시행 횟수 고정 | 정해진 n회인가? |
| 독립성 | 한 시행의 결과가 다음 시행에 영향을 주지 않는가? |
| 성공확률 일정 | 모든 시행에서 p가 같은가? |
| 결과가 두 가지 | 성공과 실패로 구분되는가? |
네 항목 중 하나라도 충족되지 않으면 이항분포라고 단정할 수 없다. 특히 복원 여부와 성공확률의 변화를 먼저 확인하는 것이 핵심이다.