統計検定2級を1日漬けで合格する（爆速）

## 背景
今回紹介するのはタイトルの通り統計検定2級の取得方法である


結論から言うと、私は**1日漬けで統計検定に合格した**（61/100点）



![IMG_6165.JPG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/702312/f7d2d835-796f-345e-9adb-472218bf681d.jpeg)


ボーダーが60点だからギリギリじゃないかと思う人もいるだろう

しかし、もう一度受験すれば75点は取れるだろう

なぜならテストに出る傾向を理解しているからである

もちろん学生時代に統計を勉強していたということも無い

今回、統計検定2級の要点を紹介する
## 統計検定2級取得
### 前提


検定の正解は**合格**であるし、不正解は**不合格**である

統計について勉強がしたい人は検定など受けずに学習を行えば良いし、

しっかり理解してテストに臨みたいのであればそれは立派なことだろう

しかし、世の中には色々な人がいる

####・検定なんて実務に直結しないから最短でとる方が良い
####・試験前日だけど全然勉強してない
####・テストに出るポイントを理解して勉強したい

そんな人は一読する価値はあるだろう

### 申し込み

テストに申し込んでいる人は飛ばそう

統計検定2級取得にあたって今回はCBT方式を選択する

理由は合格点が低いからだ

統計検定には
・ペーパーテスト(合格点70点)
・CBT方式(合格点60点)
の二種類がある
※どちらも選択肢方式

ペーパーテストは年2回しか行われておらず、合格水準が高い

一方でパソコンで行うCBT方式はいつでも受けることができる

最短での合格を目指し、以下ではCBT方式での受験で解説を行う


まずは試験会場を探す

以下のURLから受験したい会場を選択し、テストセンターのHPから申し込みを行う

https://apply.odyssey-com.co.jp/center/search100.php?examtype=55

申し込みを行うとテストセンターからメールが来るのでメールの通りに口座への振り込みを行う（他の支払い方法は未確認）

### 準備
試験前日までに用意する物がある
・電卓：関数電卓は使用できないので注
・Odyssey ID：当日必要になるので、登録を済ませる

https://cbt.odyssey-com.co.jp/cbt/registration/index.action

・統計検定2級の過去問（学習用）

https://www.amazon.co.jp/%E6%97%A5%E6%9C%AC%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6%E4%BC%9A%E5%85%AC%E5%BC%8F%E8%AA%8D%E5%AE%9A-%E7%B5%B1%E8%A8%88%E6%A4%9C%E5%AE%9A-2%E7%B4%9A-%E5%85%AC%E5%BC%8F%E5%95%8F%E9%A1%8C%E9%9B%86-2017%E3%80%9C2019%E5%B9%B4/dp/4788925524/ref=sr_1_1?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&dchild=1&keywords=%E7%B5%B1%E8%A8%88%E6%A4%9C%E5%AE%9A2%E7%B4%9A&qid=1615031590&sr=8-1

当記事はアフェリエイトでは無いので、気にせず購入して良い

無料の物もあるようなので、こちらを利用しても良いだろう

○無料の過去問

https://www.toukei-kentei.jp/info/challengetk/challengekako/

○解説

https://bellcurve.jp/statistics/blog/19188.html

### 学習（前日）
まず、統計の時間をさらっと読む

その後、統計検定2級の過去問を解きながら不明点は統計の時間を読んで解決しよう

過去問は3年分解いたらそれを3周すれば良い

焦るだろうが大丈夫だ、1日漬けは焦るものである、問題ない

そして、CBT方式は過去問より簡単となっている

基本を抑えることが肝心だ


### 要点

ここまできたら要点を抑えよう

ずばり、**公式を覚える**

以下を抑えよう
重要度◉→○→△

1.分散◉

```math
σ^2 = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2
```

(不偏分散△)

```math
s^2 = \frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2
```
2.標準偏差○

```math
σ = \sqrt{分散(σ^2)}
```

3.共分散△

```math
\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2(y_i - \bar{y})^2
```

4.相関係数△

```math
\frac{共分散}{xの標準偏差×yの標準偏差　　　　　}
```

5.t値◉

```math
\frac{回帰係数}{標準誤差}
```
※標準誤差は標本平均の標準偏差

6.変動係数◉

```math
\frac{標準偏差}{平均値} =(\frac{σ}{\bar{x}})
```

▼母平均の区間推定
7.母平均の信頼区間（母分散既知）◉
→標準正規分布を利用するため

```math
\frac{\bar{x}-μ}{\sqrt{\frac{σ^2}{n}}}
```

で標準化
8.母平均の信頼区間（母分散未知）◉
→t分布を利用するため

```math
\frac{\bar{x}-μ}{\sqrt{\frac{s^2}{n}}}
```

で統計量tを求める

9.対応が無いデータの母平均の差の信頼区間◉

```math
S_p^2 = \frac{(n_1-1)s_1^2 + (n_2-1)s_2^2}{n_1+n_2-2}
```

```math
t = \frac{\bar{x}-\bar{y}}{\sqrt{S_p^2(\frac{1}{n_1}+\frac{1}{n_2})}}
```

1番の難所だが公式を覚えていれば選択肢が削れる

▼母比率の区間推定
10.母比率の区間推定◉

```math
Z = \frac{\hat{p}-p}{\sqrt\frac{{p(1-p)}}{n}}
```

11.母比率の差の信頼区間○

```math
\hat{p} = \frac{n_1\hat{p_1}+n_2\hat{p_2}}{n_1+n_2}
```

```math
Z = \frac{\hat{p1}-\hat{p2}}{\sqrt{\frac{{\hat{p_1}(1-\hat{p_1})}}{n_1}+\frac{{\hat{p_2}(1-\hat{p_2})}}{n_2}}}
```

おまけ
12.二項分布の平均と分散○

```math
E(X) = np
```

```math
V(X) = np(1-p)
```

ex)100回投げて20%表が出るコイン
平均は100*0.2 = 20回表
分散は100*0.2*0.8=16

13.母分散の区間推定△
カイ二乗分布

```math
\chi^2 = \frac{(n-1)s^2}{σ^2}
```

14.独立性の検定○
カイ二乗検定統計量は

```math
\frac{(観測値-期待度数)^2　　　　}{期待度数}
```

恐ろしいことに過去問を少し解いておけば、公式を覚えているだけで選択肢が削れるのだ

以上の公式を完全に暗記し、余った時間で残りの過去問を行う

## まとめ
誰でもできる問題が3,4割はあるので、困ったときは上のチートシートを思い出す
必ず、◉は覚える