統計検定 リンク集

リスキリングなどの推進もあり、統計検定２級、準１級取得に向けて勉強をしている方も多いのではないでしょうか（私自身がまさにそうでした）。勉強するにあたり参考になったリンク集や参考書に加え、自分たちで勉強しながらOutputしたなどの一覧です。これから勉強する方の一助になれば。

※専門領域でないため誤りや誤解があるかと思いますので、加筆修正すべきことろがありましたらコメントお願いします。継続してブラッシュアップしていきます。

[©2022 NPO法人AI開発推進協会](https://sites.google.com/deepaelurus.com/aboutus?pli=1)


# 統計検定２級
- [試験全般](https://www.toukei-kentei.jp/exam/grade2/)
→ 出題形式：4～5肢選択、問題数：35問程度、試験時間：90分、合格水準：60／100点以上
- [出題範囲表](https://www.toukei-kentei.jp/wp-content/uploads/grade2_hani_181214.pdf)
- [対応テキスト「改訂版 日本統計学会公式認定　統計検定2級対応　統計学基礎」](http://www.tokyo-tosho.co.jp/books/978-4-489-02227-2/)
- [過去問題](https://www.toukei-kentei.jp/prepare/kakomon/)  
- 公式問題集：[日本統計学会公式認定　統計検定　2級　公式問題集［2018〜2021年］](https://jitsumu.hondana.jp/book/b590884.html)

### 勉強方法
基本的には、上記「対応テキスト」をベースに勉強するというのが基本かと思いますが、このテキストが統計初心者の立場からすると直感的にすんなりと理解できるものではありませんでした。そこで、以下にあげるような参考書や動画などを見ながら嚙み砕いた表現や別の切り口からの説明を見ながら少しずつ理解を深めていきました。

- [入門　統計学（第2版）検定から多変量解析・実験計画法・ベイズ統計学まで](https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274227387/)
→ ざっくりのイメージで捉えたいときに参考になりました。
　まず「対応テキスト」を読んでいて ？ となったら、開いてみる感じです。
　そうすると、あーそーゆー話をしているのね、という感じで理解が進みました。

- [統計学入門](http://www.utp.or.jp/book/b300857.html)
→ 自分の理解が正しいのかの確かめたいときに開きました。
　ステップを踏んでざっくりした理解を固めていってくれます。

- [これから学ぶ人向け「統計検定２級」チートシート](https://qiita.com/DeepTama/items/113446e95add1d9d4877)
→ とはいえ、全部ちゃんと理解するというのは、結構大変です。
　なので、とりあえず覚えてから理解するという方には特におススメです。

- [統計学の時間 統計Web](https://bellcurve.jp/statistics/course/)
→ これだけやれば受かるという人もいる程の鉄板。

- 分野別（わかにくいと思ったところをまとめてみました）
　- [これでわかった！確率分布をPythonで描画しながら理解する](https://qiita.com/DeepMata/items/cc781e00901a160161ae)
　- [これでわかった！ 不偏分散の n-1 ！](https://qiita.com/DeepMata/items/ee9547e154fefd6e952c)
　- [これでわかった！区間推定！](https://qiita.com/DeepMata/items/78321ace881706f3406e)
　- [これでわかった！統計的検定！Z検定、ｔ検定、分散のカイ二乗検定、Ｆ検定](https://qiita.com/DeepMata/items/45678d3af97c01a3a277)


# 統計検定準１級

- [試験全般](https://www.toukei-kentei.jp/exam/grade1semi/)
→ 出題形式：5肢選択問題、数値入力問題、
　 問題数：25問～30問、試験時間：90分、合格水準：60／100点以上
- [出題範囲表](https://www.toukei-kentei.jp/wp-content/uploads/grade1semi_hani_190628.pdf)
- 対応テキスト：[「統計検定準1級対応　統計学実践ワークブック」](https://www.gakujutsu.co.jp/product/978-4-7806-0852-6/)
- [過去問題](https://www.toukei-kentei.jp/prepare/kakomon/)  
- 公式問題集：[日本統計学会公式認定　統計検定　準1級　公式問題集](https://jitsumu.hondana.jp/book/b590880.html)

### 勉強方法
準１級の公式ワークブックの章の中には、かなり数学的にもハードな内容が含まれていると感じました（解説が解説になっていないと感じるほど）。数学の基本はヨビノリの動画なども活用しながら勉強を進めはしましたが、まだまだわかりにくいと感じることが多々ありましたので、今後、復習もかねて、分野別（わかにくいと思ったところ）をまとめていきたいと思います。

- [これから学ぶ人向け「統計検定準１級チートシート」](https://qiita.com/DeepTama/items/9a07129626f82e9add5e)
→ とりあえず覚えてから理解するという方に特におススメ。
　資格取得と統計を道具として使うことを目的にしている人はまず覚えてしまうという考え方もあり？。

- [あつまれ統計の森](https://www.hello-statisticians.com/toukeikentei-semi1)
→ 過去問解答、公式ワークブックの解答例など ？ なときはここをみてみる。という感じ。

# 発展
- [Youtube：ヨビノリ](https://yobinori.jp/video/probability-statistics.html)
→ 数学的な理解も含め、動画があがっていたら、わからないところを重点的に。
- [Youtube：アイシアソリッド](https://www.youtube.com/channel/UC2lJYodMaAfFeFQrGUwhlaQ)
→ 因子分析、主成分分析、数量化Ⅰ類、数量化Ⅱ類、数量化Ⅲ類など
　データサイエンティスト、数学的な目線での解説で別切り口からの理解に。

# おわりに
統計学基礎の理解の促進、及び統計検定の取得のお役に立てれば幸いです。加筆修正すべきことろがありましたらコメントお願いします。継続してブラッシュアップしていきます。

また、NPO法人AI開発推進協会では、さまざまなディープラーニングのモデルの解説書を作成して公開しています。ディープラーニングにもご興味がありましたらご参照ください。

https://sites.google.com/deepaelurus.com/aboutus?pli=1