こここブログ

機械学習, 統計分析, 競技プログラミング, CTF, VR, ……テクノロジーへの憧憬に身を焼かれている人のメモ帳です

統計検定1級に向けて

2019-07-21 公開

発達心理学やアルバイト、フリーランスのお仕事でデータ分析をやっていた関係で、2012年ごろからかれこれ5年ほど統計分析に関わってきた(ブランクあるので-2年)。

データ分析、これからも重要そうなので改めて知識を補充しておきたい。

そこで、勉強のモチベーションのためにも2019年11月24日(日)の統計検定1級を受けてみる。

統計検定1級の基本情報から勉強戦略まで、自分用にまとめておく。

なお、以下の記事がとても詳しいので参照してほしい。本記事はあくまでも自分が合格するためのメモなので。

qiita.com

基本的内容

試験構成

試験 時間 出題形式 回答数 / 出題数
統計数理 午前 (90分) 論述式 3/5問
統計応用 午後 (90分) 論述式 3/5問 (1/4分野 選択)

合格基準

大問2問分(60/100点)程度とのこと。

対策

流れ

  1. 現代数理統計学の基礎 (共立講座 数学の魅力)』で数理統計学の概観を掴む
  2. 一度問題を解いてみて、どんな知識が必要なのか確認する
  3. 基本的な知識を補充していく
  4. 問題演習を繰り返しながら適宜知識も補充
  5. 過去問をひたすら解く

重要事項

  • 確率分布への習熟が重要
    • 確率分布間の関係性を把握する
  • 数理:「確率分布」「推定量」「検定」の数学的な部分に習熟する
  • 応用:「分散分析」「最小二乗法」「生存時間解析」が頻出なのでがんばる
    • 過去問をたくさん解くのが重要
  • 数理統計学に立脚した検定論・推定論
  • 線形代数

  • 出典 >> 統計検定 1 級に合格する方法 - Qiita

統計の勉強に

Web

mathtrain.jp

  • 確率分布の勉強に

www.rss.org.uk


書籍

  • 数理統計学に立脚した検定論・推定論の理解に以下のような本を1冊をやり込むとよいみたい

現代数理統計学の基礎 (共立講座 数学の魅力)

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現代数理統計学 (創文社現代経済学選書)

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日本統計学会公式認定 統計検定1級対応 統計学

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  • 自分の中にインデックスを作るイメージか

日本統計学会公式認定 統計検定 1級・準1級 公式問題集[2016〜2017年]

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  • 過去問

+αの書籍

  • 上述の書籍と過去問をばっちりやれば合格できそうだが、もっと統計に強くなるために以下の本も

統計のための行列代数 上

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  • 作者: D. A.ハーヴィル
  • 出版社/メーカー: 丸善出版
  • 発売日: 2012/04/05
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  • 線形代数の学び直しに

基礎系 数学 確率・統計II (東京大学工学教程)

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  • 作者: 青木敏,竹村彰通,東京大学工学教程編纂委員会
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  • 実験計画法

データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)

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  • 線形モデル、ベイズ

生存時間解析

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  • 生存時間解析
  • 過去問をたくさん解く方が重要か?

統計学入門 (基礎統計学?)

統計学入門 (基礎統計学?)

  • 統計の勉強、という文脈でよく取り上げられている印象
  • 学部1年のときに授業で使ったときはなんとなくで読んでいた
  • 今読めば知識の整理・拡充に結構良いのでは、と期待している

自然科学の統計学 (基礎統計学)

自然科学の統計学 (基礎統計学)

人文・社会科学の統計学 (基礎統計学)

人文・社会科学の統計学 (基礎統計学)

  • 仲間たち


参考

おまけ

2019年10月にはネットワークスペシャリスト試験も受験予定。

www.kokokocococo555.com

「二兎を追う者は一兎をも得ず」を体現しないようにがんばらねば。