문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 2015 개정 교육과정/고등학교/수학과/교과 목차 (문단 편집) === 확률과 통계 === 일반 선택 과목인 <확률과 통계>는 공통 과목인 <수학>을 학습한 후, 더 높은 수준의 수학을 학습하기를 원하는 학생들이 선택할 수 있는 과목이다. <확률과 통계>의 내용은 ʻ경우의 수ʼ, ʻ확률ʼ, ʻ통계ʼ의 3개의 핵심 개념 영역으로 구성된다. ʻ경우의 수ʼ 영역에서는 원순열, 중복순열, 중복조합, 이항정리를, ʻ확률ʼ 영역에서는 통계적 확률과 수학적 확률, 확률의 성질과 활용, 조건부확률을, ʻ통계ʼ 영역에서는 확률변수와 확률분포, 이항분포, 정규분포, 통계적 추정을 다룬다. * Ⅰ. 경우의 수 '''{{{#006633,#339966 ● 용어 ●}}}''' [[원순열]], [[중복순열]], [[중복조합]], [[이항정리]], [[이항계수]], [[파스칼의 삼각형]], [math(_n \Pi _r)], [math(_n \rm H \it _r)] * 순열과 조합 * 원순열, 중복순열, 같은 것이 있는 순열을 이해하고, 그 순열의 수를 구할 수 있다. * 중복조합을 이해하고, 중복조합의 수를 구할 수 있다. * 이항정리 * 이항정리를 이해하고 이를 이용하여 문제를 해결할 수 있다. * '''{{{#red,#pink <교수・학습 및 평가 방법 유의사항>}}}''' * ʻ염주순열ʼ과 ʻ같은 것이 있는 원순열ʼ은 다루지 않는다. * 중복순열, 중복조합을 실생활 문제 해결에 활용해 봄으로써 그 유용성을 인식하게 한다. * 허수단위 [math(i)]가 포함된 이항정리에 관한 문제는 다루지 않는다. * 항이 세 개 이상인 다항정리에 관한 문제는 다루지 않는다. * Ⅱ. 확률 '''{{{#006633,#339966 ● 용어 ●}}}''' 시행, [[확률#s-2.3|통계적 확률]], [[확률#s-2.1|수학적 확률]], [[여사건]], [[배반사건]], [[조건부 확률|조건부확률]], [[종속]], [[독립]], [[독립시행]], [math(\rm P \it(A))], [math(\rm P \it(B|A))] * 확률 * 통계적 확률과 수학적 확률의 의미를 이해한다. * 확률의 기본 성질을 이해한다. * 확률의 덧셈정리를 이해하고, 이를 활용할 수 있다. * 여사건의 확률의 뜻을 알고, 이를 활용할 수 있다. * 조건부확률 * 조건부확률의 의미를 이해하고, 이를 구할 수 있다. * 사건의 독립과 종속의 의미를 이해하고, 이를 설명할 수 있다. * 확률의 곱셈정리를 이해하고, 이를 활용할 수 있다. * '''{{{#red,#pink <교수・학습 및 평가 방법 유의사항>}}}''' * 생활 주변의 다양한 소재를 활용하여 확률을 도입한다. * 통계적 확률과 수학적 확률의 관계를 이해하고 통계적 확률을 다룰 때 충분히 많은 횟수의 시행을 구현하기 위하여 공학적 도구를 이용할 수 있다. * 수학적 확률을 다룰 때, 근원사건의 발생 가능성이 동등하다는 것을 가정한다는 점에 유의한다. * 확률의 계산이 복잡한 경우는 다루지 않는다. * 독립시행의 확률은 통계 영역의 이항분포와 함께 도입하여 다룰 수도 있다. * 세 사건 이상에서 서로 배반이거나 서로 독립임을 가정한 복잡한 문제는 다루지 않는다. * 조건부 확률에 대한 이해를 평가할 때에는 과정 중심 평가를 할 수 있다. * Ⅲ. 통계 '''{{{#006633,#339966 ● 용어 ●}}}''' [[확률변수]], [[확률 변수#s-2.1|이산확률변수]], [[확률분포]], [[확률 변수#s-2.2|연속확률변수]], [[기댓값]], [[확률 변수#s-2.1.1|이항분포]], [[큰 수의 법칙]], [[정규 분포|정규분포]], [[정규 분포#s-2|표준정규분포]], [[모집단]], [[표본]], 전수조사, [[표본조사]], 임의추출, [[모평균]], [[모분산]], [[모표준편차]], [[표본 평균|표본평균]], [[표본분산]], 표본표준편차, 추정, [[신뢰도]], [[신뢰 구간|신뢰구간]], [math(\rm P \it (X=x))], [math(\rm E \it (X))], [math(\rm V \it (X))], [math(\sigma (X))], [math({\rm B} (n,~p))], [math(\rm{ N} (n,~{\sigma}^2))], [math({\rm N} (0,1))], [math(\bar {X})], [math(S)], [math(S^2)] * 확률분포 * 확률변수와 확률분포의 뜻을 안다. * 이산확률변수의 기댓값(평균)과 표준편차를 구할 수 있다. * 이항분포의 뜻을 알고, 평균과 표준편차를 구할 수 있다. * 정규분포의 뜻을 알고, 그 성질을 이해한다. * 통계적 추정 * 모집단과 표본의 뜻을 알고 표본추출의 원리를 이해한다. * 표본평균과 모평균의 관계를 이해하고 설명할 수 있다. * 모평균을 추정하고, 그 결과를 해석할 수 있다. * '''{{{#red,#pink <교수・학습 및 평가 방법 유의사항>}}}''' * 이산확률변수과 연속확률변수를 다룰 때 구체적인 예를 통해 이해하게 한다. * 실생활 자료로 확률분포와 통계적 추정을 다룰 때 공학적 도구를 이용할 수 있다. * 실제적인 예를 통하여 표본조사의 필요성을 알게 하고, 올바른 표본추출이 모집단의 성질을 예측하는 기본조건임을 이해하게 한다. * 표본평균은 추출한 표본에 따라 다른 값을 가질 수 있는 확률변수임을 알게 한다. * 표본평균의 분포를 도입할 때 공학적 도구를 이용할 수 있다. * 모평균의 추정은 모집단의 분포가 정규분포인 경우만 다룬다. * 자료를 수집하고 정리하여 결과를 분석하는 활동을 통해 통계와 관련된 실생활 문제를 해결함으로써 통계의 유용성과 가치를 인식하게 한다. * <수학Ⅱ>를 이수한 학생들에게는 연속확률변수와 관련된 내용을 적분을 이용하여 설명할 수 있다. * ʻ확률질량함수ʼ, ʻ확률밀도함수ʼ 용어는 교수・학습 상황에서 사용할 수 있다. * 이항분포의 평균과 분산을 구하는 식을 증명하는 문제는 다루지 않는다. * 모평균의 신뢰구간을 다룰 때 지나치게 복잡한 계산을 포함하는 문제는 다루지 않는다. * 모평균의 추정과 그 결과의 해석을 평가할 때에는 과정 중심 평가를 할 수 있다.저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기