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統計検定準1級に合格した話(当日の感想,勉強方法など)

2023/10/27
統計検定準1級を受験して合格しました.1回の受験で合格できてよかったです.
ここでは,当日の感想,使用教材,勉強方法,スケジュール感,やった方が良かったこと,やらなくても良かったことなど…いろいろお伝えできればと思います.

試験の結果:73点

【追記 11/17】
なんと優秀成績賞をいただきました!わーい🎉
得点はそんなに高くはなかったけど,上位に入れたのはやっぱり試験が難しかったのかなぁと実感しました.

合格証 + 優秀成績賞の表彰状


当日の試験についての感想

試験問題について

  • 21の大問があり,その中で,小問が1~2問ある感じ.

  • 5択問題 or 数字を打ち込む形式の問題

  • 制限時間は90分.一通り解いて20分余ったので,時間的には余裕があった.

  • ワークブックの例題・過去問の問題のまま出るのは2~3問しかなかったので,ワークブックの例題+過去問の過学習ではまず合格はできない.ちゃんと理解しているかが重要.

  • 試験範囲であれば,ワークブックや過去問にない問題も出る.

    • 重回帰分析の検定

    • 数量化I,II,III類の特徴についての問題

    • グラフィカルモデルと擬似相関の問題(知らね〜〜ってなった)

  • ↑多変量解析の問題でそれが多く,正答率が低くなってしまった印象.(48%)

  • 単元についての記述がA~Cと3つ書かれており,正しい記述の組み合わせを選ぶ問題が多かった印象.3つとも正確に正誤判定しないと正解できないので勘ではほぼ無理だしちゃんと理解してないといけない.

  • 試験範囲から,満遍なく出る.正直捨てた章とか結構あったし,出たら嫌だな〜って思ってた単元からは漏れなく出題されて,「うわっ」ってめっちゃ思った.


勉強量について

筆者について

  • 情報系院生(多変量解析や機械学習は大学で履修)

  • 統計検定2級は去年取った

統計検定準1級に向けての勉強量

勉強に使った教材とノート
  • ワークブック2周(例題は2周,例は1周だけ)

  • 過去問2周(2021年は1周のみ,論述は未着手)

  • UdemyやYouTubeなど補助教材

期間は6月下旬〜10月下旬の約4ヶ月間200時間くらいは勉強したと思います.消費したノートはA5ノート7冊分です.
それでも多変量解析などの理解は足りず,70点レベルの勉強量だと思います.


使用教材について

メイン教材(ワークブックと過去問)

必須なのは,統計検定準1級の公式ワークブック過去問.基本的にこの2冊が完璧なら問題なく合格できる.ただ,ワークブックは要点しか書いていないので,行間を読むのに時間がかかり,これだけで勉強していくことは無理だと思う.

補助教材(主にUdemyとYouTube)

Udemyという映像授業のサイトがあって,授業動画を購入して勉強していました.普通なら2万円くらいしますがセール時は1500円で買えます.セール時以外は買わないようにしましょう.

統計検定2級対策講座
2級の時に買ってたやつで,2級の範囲で忘れかけたところの確認に視聴.

統計検定準1級「まずはここから」得点力向上講座
これは本当におすすめできる.比較的最近公開された講座で,統計検定準1級で出た問題を演習問題として扱っている.当日受けた試験も,ここでやった問題が何問か出た.

統計検定1級の道標【確率分布編】
確率密度関数や期待値・分散・モーメント母関数・確率分布の再生性,確率分布同士の関連性など,導出過程の数式を省略せず丁寧に解説している.1級対策と書いてあるものの,準1級に向けても十分役に立つ良い講座でした.

YouTubeでは,基本的に「【わからない単元】 解説」みたいな感じで検索してヒットした動画を見てました.
線形代数や微積分,基本的な確率統計の復習はヨビノリたくみさんの動画,ワークブックの問題の解説動画をアップロードしているYuya Kawaguchiさんの動画,時系列解析や主成分分析など多変量解析の解説動画を上げているAIcia Solid Projectさんの動画をよく見ていました!

ぶっちゃけ捨てた章

  • 4章 変数変換の細かいところ

  • 5,6章 確率分布のマイナーなやつ.

  • 8章 統計的推定の基礎 この章は全体的によくわかってない

  • 15章 確率過程 ポアソン過程

  • 16章 重回帰分析 係数の検定(←これはちゃんとした方がいい)

  • 19章 回帰分析その他 生存関数とか以外

  • 22章 主成分分析の線形代数(公式の暗記で凌いだ)

  • 23章 判別分析 概要だけ,数学の細かいところは捨てた

  • 24章 クラスター分析 EMアルゴリズム

  • 25章 グラフィカルモデル

  • 26章 多次元尺度法,正準相関分析など数学の細かいところ

  • 27章 時系列分析 AR(p),MA(p)以外のところ

  • 31章 ベイズ法 後半

  • 32章 シミュレーション 後半

感想

このあたりの補助教材のおかげで,確率と確率分布は満点とれた!
多変量解析の正答率が1番低かったので,勉強量の足りなさを感じた.ワークブックの読み込みや,例も含めた問題の周回がまだ足りなかったように思った.


おまけ(確率分布の関連性総まとめ.pdf)

自分の勉強用にまとめた確率分布の関連性のまとめです.
間違ってるところあったらすみません.

離散型確率分布の関連性
連続型確率分布の関連性



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