Problem Analysis #probability_26

Motif 3 · Run 1

Python ● execution succeeded
Correct
27.98s
3,656 toks

Infron · Motif 3 · 46문항 × 3회 · Python TAR. 131,072 output tokens · 기본 1,800초 · 6+1 turns. ACC는 전체 138회, Pass@1은 각 문항의 첫 유효 시도, Pass@3는 3회 내 정답으로 계산합니다.

Problem Statement

평균이 m이고 표준편차가 5인 정규분포를 따르는 모집단에서 크기가 36인 표본을 임의추출하여 얻은 표본평균을 이용하여 구한 모평균 m에 대한 신뢰도 99%의 신뢰구간이 1.2≤m≤a1.2\le m\le a이다. a의 값은? (단, Z가 표준정규분포를 따르는 확률변수일 때, P(∣Z∣≤2.58)=0.99P(\lvert Z\rvert\le2.58)=0.99로 계산한다.)

① 5.15.1 ② 5.25.2 ③ 5.35.3 ④ 5.45.4 ⑤ 5.55.5

최종 답은 선택지 번호 1~5 중 하나를 \boxed{} 안에 쓰세요.

Ground Truth
5
Recorded model response / solution
Reasoning Process

Recorded Python call:

import math

sigma = 5
n = 36
z = 2.58

margin = z * (sigma / math.sqrt(n))
lower = 1.2
sample_mean = lower + margin
a = sample_mean + margin

print(f"Margin of error: {margin}")
print(f"Sample mean: {sample_mean}")
print(f"Upper bound a: {a}")
Tool Output
Execution succeeded Margin of error: 2.1500000000000004 Sample mean: 3.3500000000000005 Upper bound a: 5.500000000000001
Reasoning Process

주어진 조건에 따라 모평균의 99% 신뢰구간은 xˉ±z0.005⋅σn\bar{x} \pm z_{0.005} \cdot \frac{\sigma}{\sqrt{n}}이다.
σ=5\sigma = 5, n=36n = 36, z0.005=2.58z_{0.005} = 2.58이므로 신뢰구간의 오차한계는
2.58×536=2.58×56=2.152.58 \times \frac{5}{\sqrt{36}} = 2.58 \times \frac{5}{6} = 2.15이다.
하한이 1.21.2이므로 xˉ−2.15=1.2⇒xˉ=3.35\bar{x} - 2.15 = 1.2 \Rightarrow \bar{x} = 3.35이고,
따라서 상한은 a=3.35+2.15=5.5a = 3.35 + 2.15 = 5.5이다.

선택지 ⑤에 해당하는 값은 5.5이므로 선택지 번호는 5이다.

5\boxed{5}
Final Model Output
5

Comparative Analysis (Pprobability_26) (Average across runs)

Averages use reported measurements only. Missing usage is not treated as zero.

Avg Time Taken

Union Alpha
52.5
Motif 3
29.4
Solar Pro 4
24.4
MiMo V2.6 Pro
16.5
Grok 4.7
14.2
Muse Spark 1.3
7.5
DeepSeek V4.1 Flash
5.3
Solar Mini 4 Preview
1.9

Avg Token Usage

Grok 4.7
8,061
Solar Pro 4
4,199
Motif 3
4,068
Muse Spark 1.3
3,480
DeepSeek V4.1 Flash
3,204
Union Alpha
2,956
MiMo V2.6 Pro
2,929
Solar Mini 4 Preview
2,439
    CSAT 2026 · Problem probability_26 · Motif 3 | EntropyMath