統計検定準1級　リンク集

###### 背景
統計検定2級を合格し、準1級を受けようとしたら範囲広すぎ＋難しすぎるので、見返せるようにリンク集を作成しました。
準1級では必須の参考書である統計学実践ワークブックに沿って自分がわからなかった部分作成したいと思います。
一部解説者においては作成時点ではYoutubeで見れていたものの、Udemyで有料公開となったようです。ただ、非常に初心者にとってはわかりやすい解説なので購入する価値はあると思います。
埋まっていない箇所についてはワークブックである程度理解できたor諦めたのどちらかです。
統計等のバックグラウンドがない中で、WB、問題集、本リンクで77点で合格しております。（3回受験したのは内緒）

また、ワークブックとは別に下記の方もとても頼りにさせていただきました。
[【失敗しない】統計検定準1級向けのおすすめ参考書](https://mimikousi.com/statistical-certificate-pre1-book/)
[ワークブック問題回答まとめサイト①](https://note.com/ebikazuki/)
[ワークブック問題回答まとめサイト②](https://learning-with-machine.hatenablog.com/archive/category/%E7%B5%B1%E8%A8%88%E6%A4%9C%E5%AE%9A%E6%BA%96%E4%B8%80%E7%B4%9A)
[ワークブック問題回答まとめサイト③](https://www.hello-statisticians.com/category/explain-books-cat/stat_workbook/page/3)


###### 第1章　事象と確率
[Youtube：【大学数学】ベイズの定理【確率統計】](https://youtu.be/oUN_GhB00fU)
[記事：第1章 事象と確率](https://www.hello-statisticians.com/explain-books-cat/workbook-sec1.html)

###### 第2章　確率分布と母関数
[Youtube：生存関数](https://youtu.be/HO8270JTcgQ)
[Youtube：同時確率密度関数、周辺確率密度関数、条件付き確率密度関数](https://youtu.be/fKjL-_61sjg)
[Youtube：周辺確率関数と同時確率関数【離散型確率関数】　周辺確率密度関数と同時確率密度関数【連続型確率関数】【統計検定1級⑰】](https://youtu.be/s7mG4_XxSsk)
[記事：15-5. 2変数の確率分布](https://bellcurve.jp/statistics/course/18401.html)
[記事：うさぎでもわかるモーメント母関数（積率母関数）](https://www.momoyama-usagi.com/entry/math-stat-moment)
[Youtube：【統計きりたん】積率母関数・モーメント母関数](https://youtu.be/DLPSHktf98U)
[Youtube：モーメント母関数](https://youtu.be/8cRsNnl3qvov)
[確率母関数　二項分布ver【統計検定1級⑧】【確率母関数③】](https://youtu.be/m02JmoG1J2k)
[記事：モーメント(moment)を直感的・具体的に理解する　〜平均、分散、歪度、尖度 etc〜](https://www.hello-statisticians.com/explain-terms-cat/moment1.html)
[記事：モーメント・モーメント母関数・モーメント法について｜問題演習で理解する統計学【11】](https://www.hello-statisticians.com/practice/stat_practice11.html)
[記事：第2章 確率分布と母関数](https://www.hello-statisticians.com/explain-books-cat/workbook-sec2.html)


###### 第3章　分布の特性値
[Youtube：3種類の“平均”を紹介します(相加平均・相乗平均・調和平均)](https://youtu.be/7ODSvMgspKY)
[記事：第3章 分布の特性値](https://www.hello-statisticians.com/explain-books-cat/workbook-sec3.html)
[Youtube：超幾何分布](https://youtu.be/Zg64WR-sqbQ)
[Youtube：幾何分布](https://youtu.be/QRJfk47L0SI)


###### 第4章　変数変換
[Youtube：【大学数学】重積分④(ヤコビアン)/全4回【解析学】](https://youtu.be/Iu8jVdkiKTc)
[記事：第4章 変数変換](https://www.hello-statisticians.com/explain-books-cat/workbook-sec3-2.html)
[Youtube：積分の基礎4: 変数変換](https://youtu.be/YryNJpgDodo)


###### 第5章　離散型分布
[Youtube：超幾何分布](https://youtu.be/Zg64WR-sqbQ)
[Youtube：よく使う10種の「確率分布」を覚えよう！〜どんな事象がどんな分布なのか？〜](https://youtu.be/112JFfmor4U)
[記事：第5章 離散型分布](https://www.hello-statisticians.com/explain-books-cat/workbook-sec5.html)

###### 第6章　連続型分布と標本分布
[Youtube：よく使う10種の「確率分布」を覚えよう！〜どんな事象がどんな分布なのか？〜](https://youtu.be/112JFfmor4U)
[Youtube：2変量正規分布](https://youtu.be/MnrWIJRL4Gk)
[Youtube：平均点以上の人の平均点　その1](https://youtu.be/uXeXdR-Yul4)
[Youtube：平均点以上の人の平均点　その2](https://youtu.be/27sb7qI05AY)
[Youtube：最小2乗法・正規方程式](https://youtu.be/ESa499T7_SM)

###### 第7章　極限定理、漸近理論
[Youtube：元東大生が確率の収束について解りやすく説明します【パチンコ・パチスロ・ボートレース】](https://youtu.be/agQy41adYJY)

###### 第8章　統計的推定の基礎
[Youtube：統計学⑫（点推定２）最尤推定をチンパンでもギリ分かるレベルで解説したよ【大学数学】](https://youtu.be/qte6QMv19_8)
[Youtube：【データサイエンス】フィッシャー情報量の意味【統計学・機械学習】](https://youtu.be/xHq7BWzg0Ro)
[Youtube：【フィッシャー情報量完全版】フィッシャー情報量の意味、求め方、証明、例題を解説！](https://youtu.be/iG66fr2r_Co)
[Youtube：漸近分散 漸近正規性　漸近有効性](https://youtu.be/oQfZjCO8Ja8)
[Youtube：不偏推定量 全体像　平均二乗誤差、フィッシャー情報量、クラメールラオの不等式！](https://youtu.be/3yE5PrfNVrk)

###### 第9章　区間推定

###### 第10章　検定の基礎と検定法の導出
[Youtube：第一種の過誤・第二種の過誤・検出力（連続型確率変数の場合）](https://youtu.be/nlX-Qicy6zs)

###### 第11章　正規分布に関する検定

###### 第12章　一般の分布に関する検定
[Youtube：尤度比検定 例題を用いて解説！](https://youtu.be/-C0JUkVrlHY)

###### 第13章　ノンパラメトリック法
[Youtube：ノンパラメトリック手法 マンホイットニーのU検定を分かりやすく解説します【t検定の代わりです】](https://youtu.be/iWFfQ5g3S04)
[Youtube：ウィルコクソンの順位和検定とは？](https://youtu.be/i7mYa77VMOI)

###### 第14章　マルコフ連鎖
[Youtube：マルコフ連鎖・確率推移行列・定常分布](https://youtu.be/cDF7IRk8rig)
[記事：【統計学】マルコフ連鎖をわかりやすく解説【過去は振り返らず今を生きる】](https://math-exploration.com/archives/212)


###### 第15章　確率過程の基礎
[Youtube：【ブラックショールズ方程式への道①】ランダムウォークとブラウン運動【確率微分方程式の基礎】](https://youtu.be/NE1W0wJH8q8)
[記事：ポアソン分布に対する最尤法](https://risalc.info/src/st-maximum-likelihood-Poisson.html)
[記事：確率過程とランダムウォーク](https://omedstu.jimdofree.com/2018/05/02/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E9%81%8E%E7%A8%8B%E3%81%A8%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%83%80%E3%83%A0%E3%82%A6%E3%82%A9%E3%83%BC%E3%82%AF/)
[記事：ポアソン過程について](http://taustation.com/poisson-process/)

###### 第16章　重回帰分析
[Youtube：【統計学】決定係数について解説します。【理解させます。】](https://youtu.be/HrHUQPQoXN4)
[Youtube：説明変数を増やすと必ずR2が大きくなる。変数選択したいなら自由度調整済決定係数の出番です！](https://youtu.be/XP7sUfyILdk)
[Youtube：以外と知らない「最小二乗法」の落とし穴～正則化項を使おうよ！～](https://youtu.be/KNE-BUKGyDk)
[Youtube：【機械学習】線形回帰（後編）| 重回帰と正則化](https://youtu.be/xh1OtbZyxqw)
[記事：対数変換を行う意味について。回帰分析において対数変換する背景にある前提とは？](https://atarimae.biz/archives/13161)
[Youtube：回帰分析　その1](https://youtu.be/0kO_TXsyDAE)
[Youtube：回帰分析　その2](https://youtu.be/_MAT0cvAtpI)
[記事：スパースモデリングのモデルを評価する～LASSO推定値の評価方法](https://codezine.jp/article/detail/11593)
[Youtube：その説明変数をモデルに組み込むことに意味があるか？回帰係数の検定の必要性と方法。](https://youtu.be/o6Hw9GY_nak)

###### 第17章　回帰診断法
[記事：腑に落ちない人のための回帰診断](https://qiita.com/Mark-N/items/4dafd8d1559016f29f9f#%E5%9B%9E%E5%B8%B0%E8%A8%BA%E6%96%AD%E3%81%A8%E3%81%AF)

###### 第18章　質的回帰
[Youtube：ロジスティック回帰ってつまり何をどうやってるの？](https://youtu.be/Xzwik2yGFig)
[Youtube：【機械学習】ロジスティック回帰（前編）| ロジスティック回帰の理論と実装](https://youtu.be/mMMzDFttZ8A)
[Youtube：7.1 一般化推定方程式とは](https://youtu.be/1z2elgspV-g)

###### 第19章　回帰分析その他
[記事：生存時間解析〜生存関数とハザード関数とその関係〜](https://ai-trend.jp/basic-study/survival-data-analysis/survival-function/#:~:text=%E3%83%8F%E3%82%B6%E3%83%BC%E3%83%89%E9%96%A2%E6%95%B0%E3%81%A8%E3%81%AF%E3%80%81%E6%99%82%E7%82%B9,%E3%81%AB%E6%AD%BB%E4%BA%A1%E3%81%99%E3%82%8B%E7%A2%BA%E7%8E%87%E3%81%A7%E3%81%99%E3%80%82)
[Youtube：生存時間解析前編](https://youtu.be/nIIw4Zct6mo)

###### 第20章　分散分析と実験計画法
[Youtube：二元配置分散分析（F値を出すまでの流れ）](https://youtu.be/u4j4ufc6f8M)
[Youtube：What's 二元配置分散分析？：イメージをつかもう。一元配置分散分析との違いは？交互作用とは？](https://youtu.be/ABbUw1m4Xv0)
[Youtube：What's 直交表？　その①　実験計画とは？ 直交表とは？](https://youtu.be/Q3a_2UWcc4I)
[記事：直交表で交互作用を解明しよう！【割付方の注意点】](https://sigma-eye.com/2019/06/09/kougo-sayou/)

###### 第21章　標本調査法
[記事：有限母集団修正をもちいた標準誤差、標本平均の分散の計算](https://toukeigaku-jouhou.info/2017/04/03/correction-of-finite-population/)
[Youtube：ネイマン配分法【2ヶ月ぶりですみませんm(__)m】](https://youtu.be/UEEww1VP8Wg)

###### 第22章　主成分分析
[Youtube：【相関で情報を圧縮】主成分分析の気持ちを理解する【いろんな分析 vol. 2 】](https://youtu.be/mMmTHoZKWTI)
[Youtube：主成分分析　※簡単な考え方の流れ](https://youtu.be/wCeDCBXFAuE)
[Youtube：【機械学習】次元削減｜教師なし学習、主成分分析](https://youtu.be/4FUIH4cRLHI)
[記事：主成分分析と固有値問題](https://aidemy.net/magazine/672/)


###### 第23章　判別分析
[Youtube：判別分析](https://youtu.be/p8rt6qE1J-M)
[Youtube：線形分類② 判別分析とフィッシャー基準を解説！ #K_DM](https://youtu.be/mw2V9rhJ0lE)
[Youtube：判別分析・数量化Ⅱ類　～簡単な解法の流れ～](https://youtu.be/a2xJdTTRR_k)
[Youtube：【大学数学】固有値・固有ベクトルの求め方(テスト対策)【線形代数】](https://youtu.be/zBvG9qreHjo)
[Youtube：【機械学習】サポートベクトルマシン（前編）|  SVMの理論、ハードマージンとソフトマージン](https://youtu.be/cNEhKEb9-JU)

###### 第24章　クラスター分析
[Youtube：階層的クラスター分析（最近隣法・最遠隣法・デンドログラム）](https://youtu.be/PaDh55ilLqA)
[記事：ユークリッド空間の意味を分かりやすく説明する](https://mathwords.net/yukuridokukan)
[Youtube：【機械学習】クラスタリングとは何か(k-means)](https://youtu.be/8yptHd0JDlw)

###### 第25章　因子分析・グラフィカルモデル
[Youtube：因子分析その1](https://youtu.be/NN7he2A2P4U)
[Youtube：因子分析その2](https://youtu.be/COdQ1HPAvY4)
[Youtube：因子分析その2　～計算編～](https://youtu.be/DHPdN0FZXeQ)
[Youtube：因子分析その3（共通性・独自性・寄与率）](https://youtu.be/5X_2g48-aJw)
[Youtube：【相関から構造を推定】因子分析の気持ちを理解する【いろんな分析 vol.1】](https://youtu.be/ZJfytzsqI1o)
[Youtube：【もう二度と迷わない】因子分析と主成分分析は何が違うの？【いろんな分析 vol.3】](https://youtu.be/M6wCZCv28EQ)
[Youtube：【因子分析】因子の回転ってなんだ！？【新たな視点で因子をより深く理解する】](https://youtu.be/vx9-4xJ-VRo)
[Youtube：【因子分析】バリマックス回転 - 使い方から数式と原理まで解説【分散最大化の直交回転】 #091 #VRアカデミア](https://youtu.be/ZSZwYpGZSUU)
[Youtube：【偽物の相関を見極めろ！】グラフィカルモデリングで変数の相関関係を把握する【いろんな分析 vol. 4 】 #056 #VRアカデミア](https://youtu.be/hh_KPDZ1D2Y)
[Youtube：【潜在変数の関係を探る】構造方程式モデリング - 実応用の豊富な基礎分析なのです【いろんな分析 vol. 6 】 #063 #VRアカデミア](https://youtu.be/GCuT6NY4ins)
[記事：「統計学実践ワークブック」 演習問題etc Ch.25 「因子分析・グラフィカルモデル」](https://www.hello-statisticians.com/explain-books-cat/stat_workbook/stat_workbook_ch25.html)

###### 第26章　その他の多変量解析手法
[Youtube：【大学数学】線形代数入門⑫(固有値・固有ベクトル)【線形代数】](https://youtu.be/_TgBFx0jwRQ)

###### 第27章　時系列解析
[記事：【時系列分析の基本】定常性とホワイトノイズを分かりすく解説](https://ai-trend.jp/basic-study/time-series-analysis/time-series-analysis-stationaly-noise/#:~:text=%E6%99%82%E9%96%93%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%89%E3%81%9A%E6%9C%9F%E5%BE%85,%E5%AE%9A%E5%B8%B8%E9%81%8E%E7%A8%8B%E3%81%A8%E5%91%BC%E3%81%B3%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82)
[記事：時系列分析のARモデルとは？](https://ai-trend.jp/basic-study/time-series-analysis/time-series-analysis-armodel/#:~:text=AR%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%81%AF%E8%87%AA%E5%B7%B1%E5%9B%9E%E5%B8%B0,%E3%81%AA%E6%99%82%E7%B3%BB%E5%88%97%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%81%A7%E3%81%99%E3%80%82)
[記事：1次ARモデルの特徴や統計量について](https://ai-trend.jp/basic-study/time-series-analysis/time-series-analysis-armodel_stats/)
[記事：時系列分析のMAモデルとは？](https://ai-trend.jp/basic-study/time-series-analysis/time-series-analysis-mamodel/)
[Youtube：【時系列分析入門コース】まずは基礎をガッチリ固めてスタートダッシュ](https://youtu.be/Fq73BS32a-8)
[Youtube：【時系列分析③】ARMA過程と誤差項の意味【ついに時系列の始まり！】 #VRアカデミア #033](https://youtu.be/Ja7OZzu1s7w)
[Youtube：【統計学_解説】AICって何？赤池情報量？](https://youtu.be/6jlxHTRoMuc)

###### 第28章　分割表
[Youtube：フィッシャーの正確確率検定とは](https://youtu.be/Wzl8Xd0bWbA)
[Youtube：クラメールの連関係数](https://youtu.be/4FWNGtTH2hM)

###### 第29章　不完全データの統計処理
[Youtube：混合正規分布](https://youtu.be/4STfe3Jcqnc)

###### 第30章　モデル選択
[Youtube：【統計学_解説】AICって何？赤池情報量？](https://youtu.be/6jlxHTRoMuc)

###### 第31章　ベイズ法
[Youtube：【ベイズ統計その①】条件付き確率と Bayes の定理【時間の流れを意識せよ！】 #VRアカデミア #014](https://youtu.be/mX_NpDD7wwg)
[Youtube：【ベイズ統計その②】この推定、もっとももっともらしいってよ…！【最尤推定のお話だよ！】 #VRアカデミア #015](https://youtu.be/5iSZqYh9wOs)
[Youtube：【ベイズ統計その③】宇宙一わかりやすいベイズ推定【本気の解説】 #VRアカデミア #016](https://youtu.be/I3le5FVPcnw)
[Youtube：【ベイズ統計④】ベイズ推定の気持ちと、指数型分布族と、共役事前分布【本気の解説】 #VRアカデミア #017](https://youtu.be/S9sDKg5hWsk)
[Youtube：【ベイズ統計⑤】ベイズの定理とベイズ統計の気持ち【ベイズってるー？】 #VRアカデミア #020](https://youtu.be/dfrZ0cBjPbs)
[Youtube：【ベイズ統計⑥】最終回！階層ベイズとMCMC【してやんよ】 #VRアカデミア #021](https://youtu.be/UjhB_qL0eLY)
[Youtube：ベイズ推定入門 尤度が二項分布](https://youtu.be/hEhFyp-ExpQ)
[Youtube：ベイズ推定をわかりやすく基礎から解説！](https://youtu.be/KHRuEbR8oFc)
[Youtube：【特別講義】階層ベイズモデルがどうしても分からない君へ(超入門)【統計学】](https://youtu.be/oJrEtiBaKOk)
[記事：マルコフ連鎖モンテカルロ法を誰でも理解できるようにわかりやすく解説](https://www.headboost.jp/markov-chain-montecarlo/)

###### 第32章　シミュレーション