
- 統計検定準1級を取得しました!
- 何回受けたの?
- 1回目まで
- 2回目・3回目まで
- 4回目まで
- 使用教材
- 1~32章のおおまかな勉強
- 1章 事象と確率
- 2章 確率分布と母関数
- 3章 分布の特性値
- 4章 変数変換
- 5章 離散型分布
- 6章 連続型分布と標本分布
- 7章 極限定理、漸近理論
- 8章 統計的推定の基礎
- 9章 区間推定
- 10章 検定の基礎と検定法の導出
- 11章 正規分布に関する検定
- 12章 一般の分布に関する検定法
- 13章 ノンパラメトリック法
- 14章 マルコフ連鎖
- 15章 確率過程の基礎
- 16章 重回帰分析
- 17章 回帰診断
- 18章 質的回帰
- 19章 回帰分析その他
- 20章 分散分析と実験計画法
- 21章 標本調査法
- 22章 主成分分析
- 23章 判別分析
- 24章 クラスター分析
- 25章 因子分析グラフィカルモデル
- 26章 その他の多変量解析手法
- 27章 時系列解析
- 28章 分割表
- 29章 不完全データの統計処理
- 30章 モデル選択
- 31章 ベイズ法
- 32章 シミュレーション
- 最後に
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!