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02 / 50 · 기초 · 수치형
문제 2
관측 80개, 설명변수 3개인 절편 포함 모형의 계수 개수는?
05 / 50 · 기초 · 수치형
문제 5
적합식 ŷ=7+2.5x에서 x=4의 예측값은?
06 / 50 · 기초 · 수치형
문제 6
적합식 ŷ=20−3x에서 x가 2 증가할 때 예측값의 변화량은?
07 / 50 · 기초 · 수치형
문제 7
실제값 y=12, 예측값 ŷ=15일 때 잔차는?
08 / 50 · 기초 · 수치형
문제 8
잔차가 −2,1,3일 때 잔차제곱합은?
11 / 50 · 기초 · 수치형
문제 11
x̄=5,ȳ=18, 추정 기울기=2일 때 절편은?
12 / 50 · 기초 · 수치형
문제 12
Sxx=12, Sxy=30일 때 OLS 기울기는?
15 / 50 · 기초 · 서술형
문제 15
모수 β₁과 추정값 β̂₁의 차이를 설명하라.
해설
β₁은 모집단 평균 관계의 알려지지 않은 고정된 계수다. β̂₁은 관측 표본으로 계산한 값이며 다른 표본을 쓰면 달라질 수 있다.
β₁은 모집단 평균 관계의 알려지지 않은 고정된 계수다. β̂₁은 관측 표본으로 계산한 값이며 다른 표본을 쓰면 달라질 수 있다.
자기평가 기준
- 명시된 조건을 정확히 제시한다.
- 공식 또는 수치 근거를 보이며 결론을 설명한다.
- 모범답안과 비교해 직접 채점한다(자동 AI 채점 아님).
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16 / 50 · 적용 · 수치형
문제 16
자료 (x,y)=(0,2),(1,3),(2,7)에서 Sxy를 계산하라.
해설
5
x̄=1,ȳ=4. Sxy=(−1)(−2)+0(−1)+1×3=5.
자동 채점 허용 오차: ±0.01
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17 / 50 · 적용 · 수치형
문제 17
위와 독립인 자료 (0,2),(1,3),(2,7)의 OLS 절편은?
해설
1.5
Sxx=2,Sxy=5이므로 기울기 2.5, 절편=4−2.5×1=1.5.
자동 채점 허용 오차: ±0.01
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18 / 50 · 적용 · 수치형
문제 18
자료 (0,2),(1,3),(2,7)에 적합한 ŷ=1.5+2.5x의 SSE는?
해설
1.5
예측 1.5,4,6.5; 잔차 .5,−1,.5이므로 제곱합 1.5.
자동 채점 허용 오차: ±0.01
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19 / 50 · 적용 · 수치형
문제 19
n=5,Σx=15,Σy=40,Σx²=55,Σxy=140일 때 기울기는?
해설
2
Sxx=55−225/5=10,Sxy=140−15×40/5=20이므로 2.
자동 채점 허용 오차: ±0.01
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20 / 50 · 적용 · 수치형
문제 20
n=5,Σx=15,Σy=40,기울기=2인 OLS의 x=6 예측값은?
해설
14
평균 x=3,y=8이므로 절편 2. 따라서 2+2×6=14.
자동 채점 허용 오차: ±0.01
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21 / 50 · 적용 · 서술형
문제 21
잔차 −5,5인 모형과 잔차 1,1인 모형을 잔차합만으로 평가하면 어떤 문제가 생기는가?
해설
첫 모형의 잔차합은 0이지만 SSE는 50이다. 둘째는 잔차합 2, SSE 2다. 부호가 상쇄되므로 잔차합이 작은 것이 좋은 적합을 뜻하지 않는다.
첫 모형의 잔차합은 0이지만 SSE는 50이다. 둘째는 잔차합 2, SSE 2다. 부호가 상쇄되므로 잔차합이 작은 것이 좋은 적합을 뜻하지 않는다.
자기평가 기준
- 명시된 조건을 정확히 제시한다.
- 공식 또는 수치 근거를 보이며 결론을 설명한다.
- 모범답안과 비교해 직접 채점한다(자동 AI 채점 아님).
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22 / 50 · 적용 · 수치형
문제 22
ŷ=4+3x를 z=x−10으로 다시 쓸 때 새 절편은?
23 / 50 · 적용 · 수치형
문제 23
ŷ=4+3x에서 입력 단위를 바꾸어 z=100x라 하면 z의 계수는?
해설
0.03
x=z/100이므로 ŷ=4+.03z. 예측은 동일하다.
자동 채점 허용 오차: ±0.01
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24 / 50 · 적용 · 수치형
문제 24
ŷ=2+1.5x₁−.4x₂에서 (x₁,x₂)=(8,5)의 예측값은?
25 / 50 · 적용 · 서술형
문제 25
다중회귀 ŷ=2+1.5x₁−.4x₂에서 x₁ 계수 1.5를 해석하라.
해설
x₂를 고정한 채 x₁이 1단위 증가하면 모형이 예측하는 평균 반응이 1.5단위 증가한다. 개별 결과나 인과효과를 보장하는 것은 아니다.
x₂를 고정한 채 x₁이 1단위 증가하면 모형이 예측하는 평균 반응이 1.5단위 증가한다. 개별 결과나 인과효과를 보장하는 것은 아니다.
자기평가 기준
- 명시된 조건을 정확히 제시한다.
- 공식 또는 수치 근거를 보이며 결론을 설명한다.
- 모범답안과 비교해 직접 채점한다(자동 AI 채점 아님).
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26 / 50 · 적용 · 서술형
문제 26
S(b₀,b₁)=Σ(yᵢ−b₀−b₁xᵢ)²를 b₀로 미분해 평균점을 지나는 성질을 유도하라.
해설
∂S/∂b₀=−2Σ(yᵢ−b₀−b₁xᵢ)=0이므로 nȳ=nb₀+b₁nx̄다. 따라서 b₀=ȳ−b₁x̄이고 ŷ(x̄)=ȳ다.
∂S/∂b₀=−2Σ(yᵢ−b₀−b₁xᵢ)=0이므로 nȳ=nb₀+b₁nx̄다. 따라서 b₀=ȳ−b₁x̄이고 ŷ(x̄)=ȳ다.
자기평가 기준
- 명시된 조건을 정확히 제시한다.
- 공식 또는 수치 근거를 보이며 결론을 설명한다.
- 모범답안과 비교해 직접 채점한다(자동 AI 채점 아님).
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27 / 50 · 적용 · 서술형
문제 27
OLS 비용함수가 볼록하다는 사실만으로 계수가 항상 유일하다고 할 수 없는 이유는?
해설
볼록성은 국소최소가 전역최소임을 뒷받침하지만 평평한 최소점 집합이 있을 수 있다. 단순회귀는 Sxx>0, 다중회귀는 설계행렬의 완전열계수가 유일성을 보장한다.
볼록성은 국소최소가 전역최소임을 뒷받침하지만 평평한 최소점 집합이 있을 수 있다. 단순회귀는 Sxx>0, 다중회귀는 설계행렬의 완전열계수가 유일성을 보장한다.
자기평가 기준
- 명시된 조건을 정확히 제시한다.
- 공식 또는 수치 근거를 보이며 결론을 설명한다.
- 모범답안과 비교해 직접 채점한다(자동 AI 채점 아님).
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28 / 50 · 적용 · 수치형
문제 28
모집단 평균식 5+2x, 적합식 4+2.2x, x=3,y=13이다. 오차 ε와 잔차 e의 차이 ε−e는?
해설
-0.4
모집단 평균 11이므로 ε=2, 적합값 10.6이므로 e=2.4. 차이는 −.4.
자동 채점 허용 오차: ±0.01
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29 / 50 · 적용 · 서술형
문제 29
관측 범위 x=10~20에서 적합한 직선으로 x=100을 예측하는 계산과 해석을 구분하라.
해설
식에 100을 대입하는 수치 계산은 가능하지만 이는 관측 범위 밖 외삽이다. 평균 관계가 그 범위에서도 유지된다는 근거가 없으면 예측 신뢰성을 보장할 수 없다.
식에 100을 대입하는 수치 계산은 가능하지만 이는 관측 범위 밖 외삽이다. 평균 관계가 그 범위에서도 유지된다는 근거가 없으면 예측 신뢰성을 보장할 수 없다.
자기평가 기준
- 명시된 조건을 정확히 제시한다.
- 공식 또는 수치 근거를 보이며 결론을 설명한다.
- 모범답안과 비교해 직접 채점한다(자동 AI 채점 아님).
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30 / 50 · 적용 · 수치형
문제 30
모든 x=3이고 ȳ=11이다. 최소 SSE를 주는 계수 중 기울기 2를 택할 때 절편은?
해설
5
모든 적합값이 평균 11이면 최소이므로 b₀+3×2=11, b₀=5.
자동 채점 허용 오차: ±0.01
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공통 지문 · 이어지는 소문항에 사용
사례 1 · 배송 거리와 소요 시간
소규모 배송 5건에서 거리 x(km), 시간 y(분)를 기록했다. 절편 포함 단순 OLS를 적합한다. 표의 숫자는 정확하며 모든 계산에 같은 표본을 사용한다.
Σx=15, Σy=45, Σx²=55, Σxy=157.
31 / 50 · 심화 · 수치형
문제 31
표와 요약량을 이용하여 기울기를 구하라.
해설
2.2
Sxx=55−225/5=10, Sxy=157−15×45/5=22. 기울기 2.2.
자동 채점 허용 오차: ±0.01
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32 / 50 · 심화 · 수치형
문제 32
절편을 구하라.
33 / 50 · 심화 · 수치형
문제 33
적합식의 SSE를 계산하라.
해설
3.6
적합값 4.6,6.8,9,11.2,13.4; 잔차 .4,−.8,1,−1.2,.6. 제곱합=.16+.64+1+1.44+.36=3.6.
자동 채점 허용 오차: ±0.01
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34 / 50 · 심화 · 서술형
문제 34
잔차합과 x가중 잔차합을 직접 구해 정상방정식을 검산하라.
해설
잔차합 .4−.8+1−1.2+.6=0. Σxe=.4−1.6+3−4.8+3=0이다. 두 값이 0이므로 계산한 계수는 두 정상방정식을 만족한다.
잔차합 .4−.8+1−1.2+.6=0. Σxe=.4−1.6+3−4.8+3=0이다. 두 값이 0이므로 계산한 계수는 두 정상방정식을 만족한다.
자기평가 기준
- 명시된 조건을 정확히 제시한다.
- 공식 또는 수치 근거를 보이며 결론을 설명한다.
- 모범답안과 비교해 직접 채점한다(자동 AI 채점 아님).
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공통 지문 · 이어지는 소문항에 사용
사례 2 · 공정 센서의 중심화
센서 입력 x와 품질 y의 6개 관측 요약이다. 절편 포함 OLS이며 모든 수치는 정확하다. 입력의 원점 변경 z=x−20도 검토한다.
| n | Σx | Σy | Σx² | Σxy | Σy² |
|---|
| 6 | 120 | 300 | 2470 | 6140 | 15320 |
관측 입력 범위는 15~25이며, 새 입력 22와 80에서 예측을 요청받았다.
35 / 50 · 심화 · 수치형
문제 35
OLS 기울기를 구하라.
해설
2
Sxx=2470−120²/6=70,Sxy=6140−120×300/6=140,비율 2.
자동 채점 허용 오차: ±0.01
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36 / 50 · 심화 · 수치형
문제 36
z=x−20을 사용하는 적합식의 절편을 구하라.
해설
50
원래 절편=50−2×20=10. x=z+20을 넣으면 ŷ=50+2z.
자동 채점 허용 오차: ±0.01
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37 / 50 · 심화 · 수치형
문제 37
원래 입력 x=22의 예측값을 구하라.
해설
54
ŷ=10+2×22=54이며 z=2를 넣어도 50+4=54.
자동 채점 허용 오차: ±0.01
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38 / 50 · 심화 · 서술형
문제 38
x=22와 x=80 예측의 적용 범위를 비교하고 중심화가 이 차이를 없애는지 설명하라.
해설
22는 관측 범위 안이고 80은 밖이므로 후자는 외삽이다. 중심화는 좌표의 원점만 바꾸며 예측값과 관측 범위에 대한 위치를 바꾸지 않는다. 범위 밖 관계의 지속은 별도 근거가 필요하다.
22는 관측 범위 안이고 80은 밖이므로 후자는 외삽이다. 중심화는 좌표의 원점만 바꾸며 예측값과 관측 범위에 대한 위치를 바꾸지 않는다. 범위 밖 관계의 지속은 별도 근거가 필요하다.
자기평가 기준
- 명시된 조건을 정확히 제시한다.
- 공식 또는 수치 근거를 보이며 결론을 설명한다.
- 모범답안과 비교해 직접 채점한다(자동 AI 채점 아님).
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공통 지문 · 이어지는 소문항에 사용
사례 3 · 두 입력의 평면 적합
처리량 y를 두 조절값 x₁,x₂로 설명한다. 최소제곱으로 얻은 식은 ŷ=10+2x₁−3x₂다. 표의 잔차 열은 검산을 위해 비워 두었다.
| 관측 | x₁ | x₂ | y |
|---|
| A | −1 | −1 | 12 |
| B | −1 | 1 | 4 |
| C | 1 | −1 | 14 |
| D | 1 | 1 | 10 |
세 설계 열 1,x₁,x₂는 서로 직교하며 제곱합이 각각 4이다.
39 / 50 · 심화 · 수치형
문제 39
관측 C의 잔차를 구하라.
해설
-1
C의 예측=10+2+3=15. 따라서 14−15=−1.
자동 채점 허용 오차: ±0.01
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40 / 50 · 심화 · 수치형
문제 40
네 관측의 SSE를 구하라.
해설
4
예측 11,5,15,9; 잔차 1,−1,−1,1이므로 SSE=4.
자동 채점 허용 오차: ±0.01
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41 / 50 · 심화 · 수치형
문제 41
x₁을 2 증가시키고 동시에 x₂를 1 증가시키면 예측 변화는?
42 / 50 · 심화 · 서술형
문제 42
세 설계 열과 잔차의 내적을 확인하고 이 계산이 계수의 유일성과 어떤 관계인지 설명하라.
해설
잔차 (1,−1,−1,1)는 상수 열과 합이 0이며 x₁ 내적 −1+1−1+1=0, x₂ 내적 −1−1+1+1=0이다. 정상방정식을 만족한다. 세 비영 직교 열은 선형독립이므로 계수도 유일하다.
잔차 (1,−1,−1,1)는 상수 열과 합이 0이며 x₁ 내적 −1+1−1+1=0, x₂ 내적 −1−1+1+1=0이다. 정상방정식을 만족한다. 세 비영 직교 열은 선형독립이므로 계수도 유일하다.
자기평가 기준
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공통 지문 · 이어지는 소문항에 사용
사례 4 · 중복된 측정 열
단위만 다른 두 측정값 x₂=2x₁을 함께 넣어 ŷ=b₀+b₁x₁+b₂x₂를 적합한다.
x₁만 사용하는 단순 OLS 결과는 절편 3.7, 기울기 2.2이다. 다중식의 유효 기울기는 b₁+2b₂다.
43 / 50 · 심화 · 수치형
문제 43
최소제곱해 중 b₂=.6을 선택할 때 b₁은?
44 / 50 · 심화 · 수치형
문제 44
새 관측 (x₁,x₂)=(4,8)의 예측값은?
해설
12.5
3.7+2.2×4=12.5. 어떤 최소제곱 계수쌍도 같은 값.
자동 채점 허용 오차: ±0.01
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45 / 50 · 심화 · 수치형
문제 45
최소 SSE를 계산하라.
해설
1.8
예측 3.7,5.9,8.1,10.3. 잔차 .3,−.9,.9,−.3의 제곱합=1.8.
자동 채점 허용 오차: ±0.01
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46 / 50 · 심화 · 서술형
문제 46
최소해가 없다는 주장과 계수가 유일하지 않다는 주장을 구분해 평가하라.
해설
최소해는 존재한다. b₀=3.7, b₁+2b₂=2.2를 만족하는 무수한 쌍이 같은 학습 적합값과 SSE를 만든다. 설계 열의 종속 때문에 계수만 유일하지 않다.
최소해는 존재한다. b₀=3.7, b₁+2b₂=2.2를 만족하는 무수한 쌍이 같은 학습 적합값과 SSE를 만든다. 설계 열의 종속 때문에 계수만 유일하지 않다.
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공통 지문 · 이어지는 소문항에 사용
사례 5 · 곡선도 계수에는 선형
입력 다섯 수준에서 다음 반응을 얻었다. 원래 입력 x에 대한 이차식 ŷ=b₀+b₁x+b₂x²를 최소제곱으로 적합한다.
적합 계수는 b₀=8/7, b₁=3/5, b₂=17/7이다. 잔차는 차례로 12/35, −34/35, 30/35, −6/35, −2/35이다. 계산은 분수로 진행한 후 소수 셋째 자리까지 반올림한다.
47 / 50 · 심화 · 서술형
문제 47
이 모형을 선형회귀 방식으로 적합할 수 있는 이유와 필요한 설계 열을 제시하라.
해설
설계 열은 1,x,x²이며 계수는 각각 한 번씩 곱해져 더해진다. 원래 x와 반응의 관계가 곡선이어도 미지 계수에 대해 선형이므로 선형 최소제곱 구조를 적용한다.
설계 열은 1,x,x²이며 계수는 각각 한 번씩 곱해져 더해진다. 원래 x와 반응의 관계가 곡선이어도 미지 계수에 대해 선형이므로 선형 최소제곱 구조를 적용한다.
자기평가 기준
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48 / 50 · 심화 · 수치형
문제 48
x=0의 적합값은?
해설
1.1428571428571428
x와 x² 항이 모두 0이므로 적합값은 절편 8/7≈1.143.
자동 채점 허용 오차: ±0.01
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49 / 50 · 심화 · 수치형
문제 49
x=2에서 x=3으로 갈 때 적합값의 증가량은?
해설
12.742857142857142
차이는 b₁(3−2)+b₂(9−4)=.6+85/7≈12.743.
자동 채점 허용 오차: ±0.01
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50 / 50 · 심화 · 서술형
문제 50
표의 x²와 잔차의 내적을 계산하여 정상방정식 하나를 확인하라.
해설
Σx²e=[4×12+1×(−34)+0×30+1×(−6)+4×(−2)]/35=0이다. 곡선 적합에서도 각 설계 열과 잔차의 내적이 0이어야 한다.
Σx²e=[4×12+1×(−34)+0×30+1×(−6)+4×(−2)]/35=0이다. 곡선 적합에서도 각 설계 열과 잔차의 내적이 0이어야 한다.
자기평가 기준
- 명시된 조건을 정확히 제시한다.
- 공식 또는 수치 근거를 보이며 결론을 설명한다.
- 모범답안과 비교해 직접 채점한다(자동 AI 채점 아님).
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