統計検定準１級を１ヶ月半で４回受けて取得した話

統計検定準１級を取得しました！

10月20日に統計検定準１級を取得しました！

私は統計学を勉強していて、一つの到達点として統計検定準１級を取得しました。最初勉強を始めた時は、１ヶ月くらいで取得している人などをブログで見たため、簡単に取れるのではと思いました。ところがどっこい、意外と大変で苦節の日々だったため、自分がやっていたことを公開し役立ててもらえればと思います。

何回受けたの？

４回です。え？４回です。

つまり、6000✖️4=24000円かかっています。学生には痛い出費です。

どのように受けたかというと

• 9月15日　１回目(51点)
• 9月24日　２回目(40点)
• 10月3日　３回目(47点)
• 10月20日　４回目(72点)

思ったよりすごいスパンで受けています。１回目は勉強を始めて１週間ほどで受けました。その時に51点という思ったより高い点を取れたことにより、もう１回受けたら受かるやろと思ってしまい無駄金を使ってしまいました。

３回目から４回目の間には結構しっかり勉強して、着実に合格したので、その方法を共有したいと思います。

１回目まで

統計検定２級は受けたことがないですが、その程度の知識はあったと思います。そこで、ワークブックを購入し、統計検定準１級の勉強を始めてすぐに１回目の受験をしました。

すると、思ったより高い点(51点)が取れてしまったことにより自信をつけて１週間後にもう１回受けることになります。

勉強内容としては１章〜１５章くらいをパラパラ見て、後半は何も見てないくらいです。

２回目・３回目まで

２回目・３回目まではだらだら問題を解いたりして、勉強しました。特に理解をすることもなく嫌な章は勉強していませんでした。

２回目であ〜ってなって、３回目でやばっ、ちゃんと勉強しようと思いました。

惰性の２回目と３回目で特に受けても受けなくても同じでした。

４回目まで

やっとここから腰を入れて勉強を始めます。

１章ごとに必要そうなことをnotionにまとめていました。基本的に例題はこじつけでも解けるようにしたり、1~３回目の受験で受けた問題の復習をしたりしていました。

使用教材

• 統計学実践ワークブック
• 統計検定準１級問題集
• 統計検定２級問題集
• WEBサイトなど（気になった単語は都度調べる）

1~32章のおおまかな勉強

１章　事象と確率

ベイズの定理の計算ができれば大丈夫なはずです。

期待値、分散も計算できればいいと思います。

2章 確率分布と母関数

モーメント母関数はある程度計算できたほうがいいですね。ただこの章の書き方やとちょっと難しいですね。

3章 分布の特性値

最頻値、中央値、期待値の大小関係は気にしといたほうがいいかも。相関係数、歪度、尖度などは定義から確認しておいたほうがよさそう。

4章 変数変換

難しいと感じやすい章ですが、できるようになるとできる章です。変換の種類は後になって出てくるので覚えとくといいかも。

5章　離散型分布

この章は基本なのでちゃんとやったほうがよさそう。期待値、分散、積率母関数は求めれると良き。問5.4のポアソン分布と二項分布の関係性はちゃんとできるとよさそうだなあ。

6章　連続型分布と標本分布

上に同じく。偏差値は正規分布に従って、$\sigma=10$になるってことを覚えておくとよさそう。

7章　極限定理、漸近理論

この章は正直何もわかっていないです。デルタ法はできるといいと思う。

8章　統計的推定の基礎

上に同じく、何もわかっていないです。

9章　区間推定

ここは全部できたほうがいいです。統計検定２級レベルなので、わからない人は２級の問題に解き慣れたら解けるはず！私はこの章あたりの対策のために統計検定２級の問題集を解きました。

10章　検定の基礎と検定法の導出

ここも全部できたほうがいい。

11章　正規分布に関する検定

ここも全部できたほうがいい。

12章　一般の分布に関する検定法

一様性の検定でカイ二乗統計量を求める話はできたほうがよさそう。あと母比率の差の検定。

13章　ノンパラメトリック法

丸暗記。

14章　マルコフ連鎖

意味はあまりわかっていないが、定常分布を求めたり、推移確率行列から最尤推定値を求めたりできたらよさそう。線形代数的な計算が必要なので、別途知識は必要。ある程度計算できたら得点源なはず。

15章　確率過程の基礎

捨てました。

16章　重回帰分析

おそらく理解したほうがいいのですが、丸暗記しました。

17章　回帰診断

ここは簡単です。

18章　質的回帰

例題が優秀なので、例題を解けるようにしました。

19章　回帰分析その他

ここもあまりわかってない。

20章　分散分析と実験計画法

基本的な分散分析表は書けるようにした。

21章　標本調査法

簡単！　標本平均の分散を覚えればいい。

22章　主成分分析

標本分散共分散行列と標本相関行列を求めれるとよさそう。主成分負荷量や寄与率も大事。この章も簡単！

23章　判別分析

へーってかんじであまり何もしてないです。SVMやFP,TPのところを覚えるとよさそう。

24章　クラスター分析

最長距離法や最近隣法のやり方をしっかり理解することが大事。理解できたら簡単。

25章　因子分析グラフィカルモデル

共通性や因子負荷量がわかっていることが大事。グラフは何もわからない。

26章　その他の多変量解析手法

数量化法を確認！

27章　時系列解析

あまりわからなかったので、ふわふわ暗記！

28章　分割表

オッズやフィッシャーの正確検定など大事！問28.2をちゃんと解けることが大事。

29章　不完全データの統計処理

適当に覚えた。

30章　モデル選択

AIC、BICは求めれるようにしておく！

31章　ベイズ法

ベータ二項・ガンマポアソンは例題を解けるようにしておく！ベイズ推定量、MAP推定量も！

32章　シミュレーション

うっすら覚えた。

最後に

上のそれぞれの章の体感を見てもらったらわかる通り、全て理解する必要はないと思います。ある程度エッセンスを勉強して受かることができます。

統計検定準１級は思っているより厳しい試験でした。その分受かった時はとても嬉しかったです。ぜひ受験してみてください！