2026 ADsP 필기 모의고사 2회 | 50문항 — 정답·해설

데이터위자드 ·

2026 ADsP 필기 모의고사 2회 | 50문항 — 정답·해설

필기 · 객관식 모의고사

필기 모의고사 2회

객관식 50문항 · 90분

과목객관식 문항배점
데이터 이해1020점
데이터분석 기획1020점
데이터분석3060점

총점 60점 이상과 과목별 40% 미만 과락 기준을 함께 확인합니다.

1과목. 데이터 이해

문제 1

빅데이터 가치·활용·위험과 통제에서 빅데이터의 특징에 대한 설명으로 옳은 것은?

  1. ① Volume은 개인정보 삭제를 뜻한다.
  2. ② Variety는 오직 행 수다.
  3. ③ Velocity는 데이터가 발생·처리되는 속도와 관련된다.
  4. ④ 데이터가 크면 품질 검증이 필요 없다.
정답과 해설 보기

정답 ③

대표적인 3V는 Volume·Velocity·Variety로 규모·속도·다양성입니다. 확장 설명에서는 신뢰성 Veracity와 가치 Value 등을 더합니다. V의 개수를 외우는 것보다 로그의 빠른 발생, 영상·문서의 다양성, 품질 불확실성이 어떤 처리 요구를 만드는지 연결합니다. 모든 조직에 대규모 분산 시스템이 필요한 것은 아닙니다. 데이터 크기와 지연 허용, 처리 복잡도에 맞는 도구를 선택하는 것이 핵심입니다.

기억할 핵심

Velocity는 데이터가 발생·처리되는 속도와 관련된다.

문제 2

실시간 결제 이상 탐지를 위해 수초 안에 로그를 처리해야 한다. 가장 직접적인 V는?

  1. ① Variety만
  2. ② 컬럼 이름
  3. ③ Velocity
  4. ④ Value의 정의만
정답과 해설 보기

정답 ③

탐지 지연과 유입 속도에 대한 요구이므로 Velocity와 직접 연결됩니다.

기억할 핵심

Velocity는 데이터가 발생·처리되는 속도와 관련된다.

문제 3

빅데이터 가치·활용·위험과 통제에서 가치 창출과 비용에 대한 설명으로 옳은 것은?

  1. ① 정확도가 높으면 비용과 무관하게 무조건 이익이다.
  2. ② 할인 비용은 성과 계산에 포함하면 안 된다.
  3. ③ 분석은 실행 방안 없이 점수만 만들면 끝난다.
  4. ④ 모델 성능과 실제 업무 효과를 함께 평가해야 한다.
정답과 해설 보기

정답 ④

분석 가치는 예측 정확도 하나가 아니라 업무 효과-구축·운영 비용-위험 비용으로 판단합니다. 이탈 예측이 좋아도 고객에게 실행할 유지 전략이 없으면 효과가 제한됩니다. 예측 대상과 개입 가능한 시점을 정해야 합니다. 모델 점수가 높아진 만큼 실제 순이익이 오르는지 검증합니다. 할인 비용을 무시하면 구매율이 늘어도 이익은 줄 수 있습니다. 작은 실험으로 효과를 확인하고 확대하는 방식이 유리할 수 있습니다.

기억할 핵심

모델 성능과 실제 업무 효과를 함께 평가해야 한다.

문제 4

행사로 매출 100만원 증가, 추가 할인·운영 비용 120만원이 발생했다. 순증 효과는?

  1. ① +100만원
  2. ② -20만원
  3. ③ +20만원
  4. ④ +220만원
정답과 해설 보기

정답 ②

다른 효과가 없다는 전제에서 100-120=-20만원으로 비용을 반영해야 합니다.

기억할 핵심

모델 성능과 실제 업무 효과를 함께 평가해야 한다.

문제 5

빅데이터 가치·활용·위험과 통제에서 사생활 침해와 통제에 대한 설명으로 옳은 것은?

  1. ① 이름만 지우면 모든 데이터가 항상 익명이다.
  2. ② 권한은 데이터 활용과 무관하다.
  3. ③ 이름을 삭제해도 재식별 위험을 검토해야 한다.
  4. ④ 가명처리는 어떤 목적의 자유 이용도 자동 허용한다.
정답과 해설 보기

정답 ③

개인정보 활용에서는 목적·필요 범위·보유 기간·접근 권한을 분명히 해야 합니다. 이름을 지워도 다른 정보와 결합해 개인을 알아볼 수 있으면 위험이 남습니다. 가명처리와 익명처리를 같은 개념으로 취급하지 마세요. 법적 허용 여부는 처리 목적과 적용 법령·상황에 따라 달라집니다. 학습 사례에서는 불필요한 직접 식별자를 수집하지 않고 접근을 최소화하는 설계 원칙에 집중합니다.

기억할 핵심

이름을 삭제해도 재식별 위험을 검토해야 한다.

문제 6

희귀 질환·생년월일·거주지 조합이 한 사람을 가리킨다. 필요한 검토는?

  1. ① 결합에 의한 재식별 위험
  2. ② 파일 확장자만
  3. ③ 데이터가 숫자인지 여부만
  4. ④ 열 제목 색상만
정답과 해설 보기

정답 ①

직접 식별자가 없어도 희귀한 준식별자 조합으로 개인이 드러날 수 있습니다.

기억할 핵심

이름을 삭제해도 재식별 위험을 검토해야 한다.

문제 7

빅데이터 가치·활용·위험과 통제에서 책임·편향·설명에 대한 설명으로 옳은 것은?

  1. ① 과거 데이터의 편향은 모델 결과에 이어질 수 있다.
  2. ② 자동 결정에는 책임 주체가 필요 없다.
  3. ③ 예측 모델은 모든 인과관계를 증명한다.
  4. ④ 민감 속성을 삭제하면 편향은 항상 0이 된다.
정답과 해설 보기

정답 ①

데이터 기반 결정에도 책임 주체와 이의제기 경로가 필요합니다. 과거 승인 자료가 특정 집단을 적게 포함했다면 모델이 그 편향을 학습할 수 있습니다. 결과의 평균 성능뿐 아니라 집단별 오류와 영향도 살펴야 합니다. 상관관계만으로 개인의 행동이나 원인을 단정하면 부당한 결론으로 이어질 수 있습니다. 민감 속성을 입력에서 빼도 다른 변수가 대리 지표로 작용할 수 있으므로 검증을 생략하지 않습니다.

기억할 핵심

과거 데이터의 편향은 모델 결과에 이어질 수 있다.

문제 8

전체 정확도는 90%인데 소수 집단의 재현율은 20%다. 적절한 대응은?

  1. ① 소수 집단 데이터를 무조건 삭제한다.
  2. ② 재현율 정의를 바꾼다.
  3. ③ 집단별 오류와 데이터 대표성을 추가 점검한다.
  4. ④ 전체 정확도만 보고 종료한다.
정답과 해설 보기

정답 ③

평균 성능이 특정 집단의 큰 오류를 숨길 수 있으므로 분해 평가가 필요합니다.

기억할 핵심

과거 데이터의 편향은 모델 결과에 이어질 수 있다.

문제 9

빅데이터 가치·활용·위험과 통제에서 표본의 대표성과 전수 데이터에 대한 설명으로 옳은 것은?

  1. ① 큰 데이터도 수집 범위가 치우치면 대표성 문제가 생길 수 있다.
  2. ② 관측 범위는 분석 대상과 무관하다.
  3. ③ 앱 로그는 모든 국민의 행동을 포함한다.
  4. ④ 표본 수만 크면 편향은 반드시 사라진다.
정답과 해설 보기

정답 ①

데이터를 많이 모아도 대상 집단을 잘 대표하는지는 별도 문제입니다. 앱 이용자 로그는 앱을 쓰지 않는 사람을 포함하지 않습니다. 전수라는 표현도 어떤 관찰 범위의 전수인지 명확히 해야 합니다. 측정 도구·누락·중복·자기선택 편향이 남을 수 있습니다. 양이 많으면 무조건 편향이 사라진다는 명제는 틀립니다. 의사결정 대상과 수집 대상이 같은지 확인하는 것이 우선입니다.

기억할 핵심

큰 데이터도 수집 범위가 치우치면 대표성 문제가 생길 수 있다.

문제 10

온라인 설문에 자발적으로 응답한 100만 명을 전체 인구와 같다고 볼 수 있는가?

  1. ① 100만 명이면 항상 같다.
  2. ② 평균만 계산하면 동일해진다.
  3. ③ 자기선택과 대표성을 검토해야 한다.
  4. ④ 숫자 자료면 무조건 같다.
정답과 해설 보기

정답 ③

큰 표본이어도 응답자 선택 방식이 편향되면 목표 집단을 대표하지 못할 수 있습니다.

기억할 핵심

큰 데이터도 수집 범위가 치우치면 대표성 문제가 생길 수 있다.

2과목. 데이터분석 기획

문제 11

분석 마스터플랜·거버넌스에서 우선순위와 실행 가능성에 대한 설명으로 옳은 것은?

  1. ① 데이터 확보 여부는 일정과 무관하다.
  2. ② 어려운 과제가 언제나 최우선이다.
  3. ③ 과제 우선순위는 가치와 실행 가능성을 함께 고려한다.
  4. ④ 쉬운 과제는 업무 가치가 자동으로 가장 높다.
정답과 해설 보기

정답 ③

과제 우선순위는 업무 가치·시급성·난이도·실행 가능성을 함께 비교합니다. 가치가 크더라도 데이터가 없거나 적용 조직이 준비되지 않으면 선행 과제가 필요할 수 있습니다. 쉬운 과제만 고르는 것과 어려운 과제를 무조건 먼저 하는 것 모두 편향된 선택입니다. 현황을 평가한 뒤 빠른 성과와 기반 구축을 조합합니다. 점수 합계가 같아도 규제 대응처럼 기한이 고정된 과제는 별도 우선 조건이 될 수 있습니다.

기억할 핵심

과제 우선순위는 가치와 실행 가능성을 함께 고려한다.

문제 12

가치가 높지만 필수 데이터 수집에 6개월이 필요한 과제의 적절한 계획은?

  1. ① 일정은 무조건 하루로 정한다.
  2. ② 모든 과제를 영구 폐기한다.
  3. ③ 데이터 기반 과제를 선행하고 실행 일정을 연계한다.
  4. ④ 데이터 없이 결과를 확정한다.
정답과 해설 보기

정답 ③

의존성과 준비 기간을 반영해 기반 확보와 후속 분석을 연결해야 합니다.

기억할 핵심

과제 우선순위는 가치와 실행 가능성을 함께 고려한다.

문제 13

분석 마스터플랜·거버넌스에서 분석 조직 유형에 대한 설명으로 옳은 것은?

  1. ① 기능형에서는 부서별 중복이 절대 없다.
  2. ② 조직 유형은 분석 운영과 무관하다.
  3. ③ 집중형은 전문 역량을 모으기 쉽지만 현업과의 연결을 관리해야 한다.
  4. ④ 집중형은 현업 소통이 자동으로 완벽하다.
정답과 해설 보기

정답 ③

집중형은 전문 조직에 역량을 모으고, 기능형은 부서별 분석을 수행하며, 분산형은 전문 인력이 현업에 배치되어 협업하는 구조로 설명할 수 있습니다. 유형별 표준화·업무 밀착·자원 효율의 장단점이 있습니다. 한 형태가 모든 조직에 최선인 것은 아닙니다. 공통 플랫폼과 지표를 중앙에서 관리하고 현업 분석을 분산하는 혼합 운영도 가능합니다. 문제에서는 조직의 책임과 자원 배치 방식에 초점을 맞춥니다.

기억할 핵심

집중형은 전문 역량을 모으기 쉽지만 현업과의 연결을 관리해야 한다.

문제 14

부서마다 매출 정의가 다르고 같은 분석을 중복 수행한다. 필요한 개선은?

  1. ① 모든 데이터 정의를 삭제한다.
  2. ② 부서별 결과를 검증 없이 합친다.
  3. ③ 인력 이름만 바꾼다.
  4. ④ 공통 지표·표준과 협업 체계를 마련한다.
정답과 해설 보기

정답 ④

중복과 정의 불일치를 줄이려면 표준과 역할 분담이 필요합니다.

기억할 핵심

집중형은 전문 역량을 모으기 쉽지만 현업과의 연결을 관리해야 한다.

문제 15

분석 마스터플랜·거버넌스에서 성숙도와 준비도에 대한 설명으로 옳은 것은?

  1. ① 현황 진단은 개선 계획에 쓸 수 없다.
  2. ② 도구 확보와 조직의 분석 활용 성숙은 같은 개념이 아니다.
  3. ③ 서버를 구매하면 분석 문화가 자동 정착된다.
  4. ④ 인력 역량은 준비도와 무관하다.
정답과 해설 보기

정답 ②

성숙도는 분석 활동이 조직에 얼마나 정착했는지, 준비도는 분석을 수행할 역량·자료·인프라 등이 얼마나 갖추어졌는지를 살피는 관점입니다. 기술을 샀다는 이유만으로 의사결정 문화까지 성숙한 것은 아닙니다. 현황 진단은 점수 자체보다 개선 과제를 찾는 데 목적이 있습니다. 데이터 품질·인력·문화·활용 체계가 불균형하면 특정 도구만 추가해도 성과가 제한될 수 있습니다.

기억할 핵심

도구 확보와 조직의 분석 활용 성숙은 같은 개념이 아니다.

문제 16

플랫폼은 있지만 현업이 분석 결과를 쓰지 않는다. 추가 점검할 부분은?

  1. ① 파일 확장자만
  2. ② 서버 색상
  3. ③ 활용 프로세스·책임·문화
  4. ④ 데이터 행 수만
정답과 해설 보기

정답 ③

기술 외에 의사결정에 결과를 반영하는 조직·프로세스가 필요합니다.

기억할 핵심

도구 확보와 조직의 분석 활용 성숙은 같은 개념이 아니다.

문제 17

분석 마스터플랜·거버넌스에서 데이터 품질 관리에 대한 설명으로 옳은 것은?

  1. ① 적시성은 시간 정보를 삭제하는 것이다.
  2. ② 결측률이 낮다는 사실만으로 값의 정확성까지 보장되지는 않는다.
  3. ③ 완전성과 정확성은 언제나 같은 뜻이다.
  4. ④ 일관성은 데이터 행 수가 많다는 의미다.
정답과 해설 보기

정답 ②

정확성·완전성·일관성·유효성·적시성은 서로 다른 품질 관점입니다. 필수 값이 비면 완전성, 부서별 코드가 다르면 일관성, 날짜 형식이 규칙과 다르면 유효성 문제가 될 수 있습니다. 품질 지표는 구체적인 검증 규칙과 소유자를 정해야 작동합니다. 결측률이 낮아도 잘못된 값으로 채워졌다면 정확성이 확보된 것이 아닙니다. 품질 개선 내역과 영향도 추적 가능하게 남깁니다.

기억할 핵심

결측률이 낮다는 사실만으로 값의 정확성까지 보장되지는 않는다.

문제 18

필수 생년월일이 전부 1900-01-01로 채워져 결측률 0%다. 올바른 평가는?

  1. ① 모든 품질이 완벽하다.
  2. ② 완전성 지표만 좋고 정확성·유효성을 별도로 확인해야 한다.
  3. ③ 검증은 불필요하다.
  4. ④ 분석 결과는 반드시 정확하다.
정답과 해설 보기

정답 ②

값이 존재하는지와 실제 올바른 값인지는 다른 품질 관점입니다.

기억할 핵심

결측률이 낮다는 사실만으로 값의 정확성까지 보장되지는 않는다.

문제 19

분석 마스터플랜·거버넌스에서 지표·메타데이터·책임에 대한 설명으로 옳은 것은?

  1. ① 지표 이름만 있으면 정의는 필요 없다.
  2. ② 접근 권한은 책임과 무관하다.
  3. ③ 데이터 계보는 데이터가 어느 출처와 변환을 거쳤는지 추적하는 데 도움이 된다.
  4. ④ 모델 배포 후에는 어떤 감시도 필요 없다.
정답과 해설 보기

정답 ③

거버넌스는 정의·출처·변환 이력·책임자·접근 권한을 관리합니다. 지표가 달라졌을 때 원인을 추적하려면 어느 원본과 변환을 거쳤는지 알아야 합니다. 이를 데이터 계보와 메타데이터 관리로 연결할 수 있습니다. 운영 모델도 성능 저하와 데이터 분포 변화를 감시하고 재학습·중단 책임을 정합니다. 구축 완료 시점이 관리 종료 시점은 아닙니다.

기억할 핵심

데이터 계보는 데이터가 어느 출처와 변환을 거쳤는지 추적하는 데 도움이 된다.

문제 20

매출 지표가 갑자기 달라졌다. 우선 추적할 정보는?

  1. ① 보고서 배경색만
  2. ② 원본·변환 규칙·기준 시점의 변경 이력
  3. ③ 파일 용량만
  4. ④ 분석가 별명만
정답과 해설 보기

정답 ②

출처와 변환의 계보를 확인해야 정의 변경·누락·중복 등의 원인을 찾을 수 있습니다.

기억할 핵심

데이터 계보는 데이터가 어느 출처와 변환을 거쳤는지 추적하는 데 도움이 된다.

3과목. 데이터분석

문제 21

확률·조건부확률·분포·표본분포에서 조건부확률과 독립에 대한 설명으로 옳은 것은?

  1. ① 조건부확률은 조건 사건을 분모로 다시 계산한다.
  2. ② 조건부확률은 전체 개수만 분모로 쓴다.
  3. ③ P(A|B)는 언제나P(A)다.
  4. ④ 배반과 독립은 항상 같은 뜻이다.
정답과 해설 보기

정답 ①

P(A|B)=P(A∩B)/P(B)이며 P(B)>0을 전제로 합니다. 독립이면 P(A∩B)=P(A)P(B)입니다. 서로 동시에 일어나지 않는 배반과 독립은 다릅니다. 두 사건 확률이 양수이고 배반이면 일반적으로 독립이 아닙니다. 조건이 붙으면 표본공간의 분모가 달라집니다. 전체 100명 중 B가 20명이고 그중 A가 5명이면 P(A|B)=5/20이지 5/100이 아닙니다.

기억할 핵심

조건부확률은 조건 사건을 분모로 다시 계산한다.

문제 22

100명 중B가 20명, A와B를 모두 만족하는 사람이 5명이다. P(A|B)는?

  1. ① 0.25
  2. ② 0.50
  3. ③ 0.20
  4. ④ 0.05
정답과 해설 보기

정답 ①

B인 20명 가운데 A도 만족하는 5명을 세므로 5/20=0.25입니다.

기억할 핵심

조건부확률은 조건 사건을 분모로 다시 계산한다.

문제 23

확률·조건부확률·분포·표본분포에서 베이즈 정리에 대한 설명으로 옳은 것은?

  1. ① 양성 예측도는 민감도뿐 아니라 유병률과 위양성률에 영향을 받는다.
  2. ② 사전확률은 베이즈 계산에서 항상 사라진다.
  3. ③ 민감도 99%면 양성자는 무조건 99% 확률로 환자다.
  4. ④ 조건 방향을 바꾸어도 확률은 언제나 같다.
정답과 해설 보기

정답 ①

P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B)는 증거를 관찰한 뒤 사전확률을 갱신하는 식입니다. 진단 검사에서 민감도가 높아도 질병 유병률이 낮으면 양성자의 실제 질병 확률은 낮을 수 있습니다. P(양성|질병)과 P(질병|양성)은 반대 방향의 조건부확률입니다. 혼동하기 쉬우므로 10,000명 같은 자연 빈도 표로 바꿔 진짜 양성과 거짓 양성을 세어 보세요.

기억할 핵심

양성 예측도는 민감도뿐 아니라 유병률과 위양성률에 영향을 받는다.

문제 24

1,000명 중환자 10명,민감도 90%,비환자 위양성률 10%다. 양성자 중환자 비율은?

  1. ① 9/108 ≈8.33%
  2. ② 90%
  3. ③ 10%
  4. ④ 99%
정답과 해설 보기

정답 ①

진짜 양성 9명과 거짓 양성 99명이므로 9/(9+99)=약 8.33%입니다.

기억할 핵심

양성 예측도는 민감도뿐 아니라 유병률과 위양성률에 영향을 받는다.

문제 25

확률·조건부확률·분포·표본분포에서 이항분포와 포아송분포에 대한 설명으로 옳은 것은?

  1. ① 이항분포는 성공 확률이 매 시행 반드시 바뀌어야 한다.
  2. ② 이항분포 B(n,p)의 평균은np다.
  3. ③ 이항분포의 평균은n+p다.
  4. ④ 포아송분포의 평균과 분산은 언제나 0이다.
정답과 해설 보기

정답 ②

이항분포는 독립적인 고정 n회 시행에서 동일 성공 확률 p의 성공 횟수를 다룹니다. 평균np,분산np(1-p)입니다. 포아송분포는 일정 구간 사건 수의 모델로 평균과 분산이 λ라는 특징이 있습니다. 시험에서 시행 독립·성공확률 일정 같은 전제를 먼저 확인합니다. 판매 건수라고 무조건 포아송인 것은 아니며 시간에 따라 발생률이 변하면 모델 적합성을 검토해야 합니다.

기억할 핵심

이항분포 B(n,p)의 평균은np다.

문제 26

독립 100회,성공확률 0.2인 이항분포의 평균과 분산은?

  1. ① 20과 16
  2. ② 80과 16
  3. ③ 0.2와 100
  4. ④ 20과 20
정답과 해설 보기

정답 ①

평균 100×0.2=20,분산 100×0.2×0.8=16입니다.

기억할 핵심

이항분포 B(n,p)의 평균은np다.

문제 27

확률·조건부확률·분포·표본분포에서 정규분포와 표준화에 대한 설명으로 옳은 것은?

  1. ① 정규분포는 한쪽 꼬리만 존재한다.
  2. ② z변환은 모든 분포를 정규분포로 바꾼다.
  3. ③ 정규 모집단에서 관측값의 표준화는(X-μ)/σ다.
  4. ④ 표준오차와 표준편차는 언제나 같다.
정답과 해설 보기

정답 ③

정규분포는 평균을 중심으로 대칭이며 평균과 분산으로 위치·흩어짐을 정합니다. Z=(X-μ)/σ로 표준화하면 표준정규분포를 사용합니다. 일반 자료를 z점수로 바꾸는 것만으로 원래 비정규 분포가 정규분포가 되는 것은 아닙니다. 정규분포 가정 아래 평균±약 1.96표준편차 범위가 약 95%를 포함한다는 해석과, 모평균 추정의 표준오차 범위를 구분하세요. 관측값의 흩어짐 σ와 평균 추정의 σ/√n은 다릅니다.

기억할 핵심

정규 모집단에서 관측값의 표준화는(X-μ)/σ다.

문제 28

평균 100,표준편차 15인 정규변수에서 130의 z값은?

  1. ① 15
  2. ② 2
  3. ③ 30
  4. ④ 0.5
정답과 해설 보기

정답 ②

(130-100)/15=2입니다.

기억할 핵심

정규 모집단에서 관측값의 표준화는(X-μ)/σ다.

문제 29

확률·조건부확률·분포·표본분포에서 중심극한정리와 표준오차에 대한 설명으로 옳은 것은?

  1. ① 중심극한정리는 원자료가 아니라 표본평균의 분포에 대한 정리다.
  2. ② 표본 수를 4배로 하면 표준오차도 4배다.
  3. ③ 표본이 크면 원자료 모양이 자동 정규분포다.
  4. ④ 대표성 편향은 중심극한정리로 반드시 제거된다.
정답과 해설 보기

정답 ①

독립·동일분포와 유한 분산 등 적절한 조건에서 표본 크기가 커지면 표본평균의 분포가 정규분포에 가까워집니다. 원자료 자체가 정규분포로 바뀐다는 뜻은 아닙니다. 표본평균 표준오차는 σ/√n입니다. n을 4배로 늘리면 표준오차는 절반이 됩니다. 표본 수가 크다는 사실이 수집 편향을 없애지는 않으며, 강한 의존성이나 매우 무거운 꼬리에서는 단순 적용에 주의합니다.

기억할 핵심

중심극한정리는 원자료가 아니라 표본평균의 분포에 대한 정리다.

문제 30

모표준편차 20,n=100일 때 평균의 표준오차는?

  1. ① 0.2
  2. ② 20
  3. ③ 2
  4. ④ 200
정답과 해설 보기

정답 ③

20/√100=20/10=2입니다.

기억할 핵심

중심극한정리는 원자료가 아니라 표본평균의 분포에 대한 정리다.

문제 31

추정·신뢰구간·가설검정에서 신뢰구간의 의미에 대한 설명으로 옳은 것은?

  1. ① 95% 신뢰구간은 관측값 95%의 범위다.
  2. ② 평균 신뢰구간은 관측값 대부분의 범위와 다른 개념이다.
  3. ③ 표본 수는 구간 폭과 무관하다.
  4. ④ 신뢰수준을 높이면 구간이 항상 좁아진다.
정답과 해설 보기

정답 ②

빈도주의 95% 신뢰구간은 같은 절차를 반복했을 때 만들어진 구간 중 약 95%가 고정된 모수를 포함한다는 뜻입니다. 관측값 95%가 그 구간에 들어간다는 말과 다릅니다. 평균 신뢰구간의 폭은 표준오차·신뢰수준에 영향을 받습니다. 신뢰수준을 높이면 같은 자료에서 구간이 넓어집니다. 표본 크기를 키우면 다른 조건이 같을 때 구간이 좁아집니다. 모표준편차를 모르면 t분포 등 적절한 절차를 사용합니다.

기억할 핵심

평균 신뢰구간은 관측값 대부분의 범위와 다른 개념이다.

문제 32

평균 100,모표준편차 20,n=100의 정규근사 95% 평균 신뢰구간은?

  1. ① 약 96.08~103.92
  2. ② 80~120
  3. ③ 98.04~101.96
  4. ④ 60.8~139.2
정답과 해설 보기

정답 ①

표준오차 2에 1.96을 곱한 3.92를 평균 100의 양쪽에 더하고 뺍니다.

기억할 핵심

평균 신뢰구간은 관측값 대부분의 범위와 다른 개념이다.

문제 33

추정·신뢰구간·가설검정에서 p값에 대한 설명으로 옳은 것은?

  1. ① p=0.03이면 귀무가설이 참일 확률 3%다.
  2. ② p값은 귀무가설이 참이라는 확률이 아니다.
  3. ③ 통계적 유의성은 효과 크기를 자동 보장한다.
  4. ④ 기각하지 못하면 두 집단이 완전히 같다고 증명한다.
정답과 해설 보기

정답 ②

p값은 귀무가설과 모형 가정 아래 관측 결과 이상으로 극단적인 결과가 나올 확률입니다. 귀무가설이 참일 확률이 아닙니다. 보통 p≤α이면 귀무가설을 기각하지만 기각하지 못했다고 귀무가설이 증명된 것은 아닙니다. 작은 효과도 표본이 크면 유의할 수 있으므로 효과 크기와 구간을 함께 봅니다. 분석을 반복한 뒤 유리한 검정만 선택하면 명목 유의수준의 해석이 무너질 수 있습니다.

기억할 핵심

p값은 귀무가설이 참이라는 확률이 아니다.

문제 34

α=0.05,p=0.03일 때 일반적인 판단은?

  1. ① 대립가설 확률이 97%다.
  2. ② 두 집단이 완전히 같다고 증명한다.
  3. ③ 귀무가설이 참일 확률이 3%라고 확정한다.
  4. ④ 귀무가설을 기각한다.
정답과 해설 보기

정답 ④

p가유의수준보다 작으므로 귀무가설을 기각합니다. 가설의 사후확률로 해석하지 않습니다.

기억할 핵심

p값은 귀무가설이 참이라는 확률이 아니다.

문제 35

추정·신뢰구간·가설검정에서 1종·2종 오류와 검정력에 대한 설명으로 옳은 것은?

  1. ① 검정력은β와 같다.
  2. ② 유의수준을 낮추면 모든 오류가 무조건 동시에 줄어든다.
  3. ③ 검정력은 거짓인 귀무가설을 기각할 확률이다.
  4. ④ 1종 오류는 거짓인 귀무가설을 유지하는 오류다.
정답과 해설 보기

정답 ③

1종 오류는 참인 귀무가설을 기각하는 오류이고 2종 오류는 거짓인 귀무가설을 기각하지 못하는 오류입니다. 검정력은 1-β입니다. 표본 수·효과 크기·유의수준 등이 검정력에 영향을 줍니다. 다른 조건이 같을 때 유의수준을 엄격하게 낮추면 1종 오류를 줄일 수 있지만 검정력이 낮아질 수 있습니다. 오류의 비용이 큰 문제에서는 검정 설계 단계에서 목표와 표본 수를 정해야 합니다.

기억할 핵심

검정력은 거짓인 귀무가설을 기각할 확률이다.

문제 36

β=0.2이면 검정력은?

  1. ① 0.8
  2. ② 1.2
  3. ③ 0.2
  4. ④ 0.05
정답과 해설 보기

정답 ①

검정력=1-β=0.8입니다.

기억할 핵심

검정력은 거짓인 귀무가설을 기각할 확률이다.

문제 37

추정·신뢰구간·가설검정에서 t검정과 ANOVA에 대한 설명으로 옳은 것은?

  1. ① 같은 사람 전후는 언제나 서로 독립이다.
  2. ② t검정은 범주형 빈도표만 비교한다.
  3. ③ ANOVA 유의는 모든 집단 쌍 차이를 증명한다.
  4. ④ 같은 사람의 전후 변화는 대응 구조를 고려해야 한다.
정답과 해설 보기

정답 ④

독립 두 집단 평균 비교는 독립표본 t검정, 같은 대상 전후 비교는 대응표본 t검정을 검토합니다. 세 집단 이상 평균 비교에는 ANOVA를 사용할 수 있습니다. 등분산 여부·정규성·독립성 등의 조건과 Welch 절차를 구분합니다. ANOVA가 유의하다고 모든 집단 쌍이 다르다는 뜻은 아닙니다. 어느 집단이 다른지 필요하면 적절한 사후 비교와 다중검정 보정을 합니다.

기억할 핵심

같은 사람의 전후 변화는 대응 구조를 고려해야 한다.

문제 38

같은 20명의 교육 전후 점수를 비교할 때 적합한 기본 접근은?

  1. ① 서로 다른 40명의 독립표본으로만 처리
  2. ② 군집분석
  3. ③ 무조건 카이제곱 적합도검정
  4. ④ 개인별 차이의 대응표본 t검정
정답과 해설 보기

정답 ④

동일 대상의 전후 측정은 짝이 있으므로 차이 값의 평균을 검정하는 대응 방법을 고려합니다.

기억할 핵심

같은 사람의 전후 변화는 대응 구조를 고려해야 한다.

문제 39

추정·신뢰구간·가설검정에서 카이제곱과 비모수 검정에 대한 설명으로 옳은 것은?

  1. ① 카이제곱은 연속형 평균 차이만 검정한다.
  2. ② 기대도수는 검정 적용과 무관하다.
  3. ③ 비모수 검정에는 어떤 전제도 없다.
  4. ④ 범주형 두 변수의 독립성은 카이제곱 검정을 검토할 수 있다.
정답과 해설 보기

정답 ④

카이제곱 독립성 검정은 범주형 교차표의 연관을 살핍니다. 기대도수가 너무 작은 셀이 많으면 근사 조건을 점검하고 대안을 검토합니다. 비모수 검정은 분포 가정을 완화할 수 있지만 아무 가정도 없다는 뜻은 아닙니다. 검정 선택은 변수 종류·독립성·짝 여부·분포를 함께 보고 결정합니다. 카이제곱 검정은 두 집단 평균을 비교하는 t검정의 이름만 바꾼 것이 아닙니다.

기억할 핵심

범주형 두 변수의 독립성은 카이제곱 검정을 검토할 수 있다.

문제 40

성별과 상품 선택 범주의 관련성을 교차표로 검정한다. 기본 후보는?

  1. ① 선형회귀 R²만
  2. ② K-means만
  3. ③ 평균에 대한 단일표본 t검정만
  4. ④ 카이제곱 독립성 검정
정답과 해설 보기

정답 ④

두 범주형 변수의 관측 빈도와 독립 가정하 기대 빈도를 비교합니다.

기억할 핵심

범주형 두 변수의 독립성은 카이제곱 검정을 검토할 수 있다.

문제 41

회귀분석·회귀계수·모형 진단에서 최소제곱과 잔차에 대한 설명으로 옳은 것은?

  1. ① 잔차는 언제나 예측값과 같다.
  2. ② 학습 잔차가 작으면 미래 오차도 반드시 작다.
  3. ③ OLS는 잔차의 절댓값 합만 최소화한다.
  4. ④ OLS는 잔차 제곱합을 최소화한다.
정답과 해설 보기

정답 ④

최소제곱법은 관측값과 예측값의 차이인 잔차의 제곱합을 최소화합니다. 잔차는 y-ŷ입니다. 절편을 포함한 일반적인 학습 OLS에서 잔차 합은 0이지만 절편 없는 모형이나 새로운 자료에서는 같은 성질을 그대로 기대할 수 없습니다. 잔차 제곱은 큰 오차에 더 큰 가중을 주므로 이상값의 영향을 살펴야 합니다. 예측 오차를 평가할 때는 학습 잔차뿐 아니라 검증 자료에서의 오차를 별도로 계산합니다.

기억할 핵심

OLS는 잔차 제곱합을 최소화한다.

문제 42

관측값 10,예측값 8의 잔차와 제곱오차는?

  1. ① 2와 4
  2. ② 8과 64
  3. ③ -2와-4
  4. ④ 18과 324
정답과 해설 보기

정답 ①

잔차 10-8=2, 제곱오차 2²=4입니다.

기억할 핵심

OLS는 잔차 제곱합을 최소화한다.

문제 43

회귀분석·회귀계수·모형 진단에서 회귀계수의 해석에 대한 설명으로 옳은 것은?

  1. ① 계수는 언제나 인과효과를 확정한다.
  2. ② 다중회귀 계수는 다른 변수를 고정한 조건부 변화로 해석한다.
  3. ③ 변수의 단위는 계수 해석과 무관하다.
  4. ④ 절편은 어떤 경우에도 실제 관측 범위 안이다.
정답과 해설 보기

정답 ②

다중회귀의 계수는 다른 설명변수를 고정했을 때 해당 변수가 1단위 변하면 예측값이 얼마나 변하는지를 뜻합니다. y=10+2x이면 x가 3일 때 16입니다. 범주형 변수는 기준 범주와의 차이로 해석합니다. 회귀계수는 자료와 모형 조건 아래의 관계이며 인과효과가 자동 증명된 것은 아닙니다. 상호작용이나 로그 변환이 포함되면 계수 해석도 바뀌므로 식의 형태와 단위를 함께 봅니다.

기억할 핵심

다중회귀 계수는 다른 변수를 고정한 조건부 변화로 해석한다.

문제 44

ŷ=10+2x에서 x가 3에서 5로 바뀌면 예측값 변화는?

  1. ① 6감소
  2. ② 4증가
  3. ③ 2증가
  4. ④ 10증가
정답과 해설 보기

정답 ②

x의 변화 2에 계수 2를 곱해 4 증가합니다.

기억할 핵심

다중회귀 계수는 다른 변수를 고정한 조건부 변화로 해석한다.

문제 45

회귀분석·회귀계수·모형 진단에서 R²와 수정 R²에 대한 설명으로 옳은 것은?

  1. ① 검증 R²는 어떤 경우에도 음수가 불가능하다.
  2. ② R²는 계수의 인과성을 증명한다.
  3. ③ 변수를 추가하면 수정 R²는 언제나 증가한다.
  4. ④ 학습 R² 상승만으로 일반화 성능 개선을 보장할 수 없다.
정답과 해설 보기

정답 ④

절편을 포함한 OLS의 R²=1-SSE/SST는 학습 자료 변동 중 모형이 설명한 비율입니다. 변수를 추가하면 학습 R²는 보통 감소하지 않지만 수정 R²는 불필요한 변수 추가에 패널티를 줍니다. 검증 자료의 R²는 음수가 될 수 있습니다. 학습 R²가 높아도 과적합·누수·잘못된 외삽이면 미래 성능이 나쁠 수 있습니다. 모델 선택에는 교차검증 오차와 해석 가능성도 함께 고려합니다.

기억할 핵심

학습 R² 상승만으로 일반화 성능 개선을 보장할 수 없다.

문제 46

SST=100,SSE=20인 절편 포함 회귀의 R²는?

  1. ① 0.8
  2. ② 5
  3. ③ -0.8
  4. ④ 0.2
정답과 해설 보기

정답 ①

1-20/100=0.8입니다.

기억할 핵심

학습 R² 상승만으로 일반화 성능 개선을 보장할 수 없다.

문제 47

회귀분석·회귀계수·모형 진단에서 오차 가정과 진단에 대한 설명으로 옳은 것은?

  1. ① 잔차 패턴은 진단에 쓸 수 없다.
  2. ② 등분산은 모든 관측값이 같은 값이라는 뜻이다.
  3. ③ 회귀의 정규성은 모든 x가 반드시 정규분포라는 뜻이다.
  4. ④ 잔차의 깔때기 모양은 이분산 가능성을 시사한다.
정답과 해설 보기

정답 ④

선형회귀의 추론에서는 선형성·오차 독립성·등분산성·정규성 등을 검토합니다. 정규성은 보통 설명변수 자체가 아니라 오차에 대한 가정입니다. 잔차-예측값 그림, Q-Q plot, 시간 순서 잔차를 목적에 맞게 봅니다. 잔차가 깔때기 모양이면 이분산을 의심할 수 있고 시간적 패턴이면 독립성 문제를 살펴야 합니다. 가정 위반의 성격에 따라 변환·강건 표준오차·다른 모형 등을 검토합니다.

기억할 핵심

잔차의 깔때기 모양은 이분산 가능성을 시사한다.

문제 48

예측값이 커질수록 잔차의 퍼짐이 넓어진다. 우선 의심할 문제는?

  1. ① 완벽한 등분산성
  2. ② 항상 인과관계
  3. ③ 이분산성
  4. ④ 범주 수 부족만
정답과 해설 보기

정답 ③

오차 분산이 예측 수준에 따라 달라질 수 있으므로 이분산을 검토합니다.

기억할 핵심

잔차의 깔때기 모양은 이분산 가능성을 시사한다.

문제 49

회귀분석·회귀계수·모형 진단에서 다중공선성과 규제에 대한 설명으로 옳은 것은?

  1. ① 규제 강도는 시험자료 성능을 보고 매번 정해야 한다.
  2. ② Lasso의 L1 규제는 일부 계수를 0으로 만들 수 있다.
  3. ③ Ridge는 반드시 모든 계수를 0으로 만든다.
  4. ④ 다중공선성은 언제나 y의 중복 행만 뜻한다.
정답과 해설 보기

정답 ②

설명변수 간 강한 선형 관계는 다중공선성으로 계수 추정이 불안정해질 수 있습니다. VIF가 큰 변수를 살펴보고 변수 구성·도메인·예측 목적을 검토합니다. 상관이 높다는 이유만으로 모든 변수를 무조건 삭제하지 않습니다. Ridge는 L2, Lasso는 L1 벌점을 사용하며 Lasso는 계수를 0으로 만들어 선택 효과를 낼 수 있습니다. 벌점 강도는 검증으로 정하고 스케일의 영향을 관리합니다.

기억할 핵심

Lasso의 L1 규제는 일부 계수를 0으로 만들 수 있다.

문제 50

거의 같은 두 매출 변수를 넣었더니 계수 부호가 크게 바뀐다. 검토할 것은?

  1. ① 범주형 변수를 무조건 숫자합산
  2. ② 표 제목
  3. ③ 다중공선성과 변수 구성
  4. ④ 타깃을 미래값으로 교체
정답과 해설 보기

정답 ③

서로 비슷한 설명변수가 계수의 분산과 불안정을 키울 수 있습니다.

기억할 핵심

Lasso의 L1 규제는 일부 계수를 0으로 만들 수 있다.

채점과 복습

틀린 문항은 선택지 표현보다 판단 기준을 다시 확인합니다. 이 모의고사는 앞 단원의 핵심 문항을 종합 복습하도록 구성했습니다. 정답을 기억했더라도 다른 선택지가 왜 틀렸는지 설명해 보세요.

범위 확인

2026년 학습 범위를 기준으로 구성했습니다. 시험 시행기관의 자격 안내·출제 기준에서 과목과 변경 공지를 확인할 수 있습니다.

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ADsP 전체 목차

과목별 이론

단원별 객관식

실습

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