【独断と偏見】統計用語解説サイトのチートシート_統計検定準1級ワークブック

## はじめに
こちらは統計検定準1級のワークブックを進める上で、用語理解をするために参考となったサイトをまとめた記事です。
「用語理解」とは理論詳細ではなく、何をしているのかの大枠を把握することを指しています。

統計検定のセクションごとに分けて章を並べています、
今後受験する方の参考になれば幸いです。

:::note info 
この記事の内容

* 個人的にわかりやすいと感じたサイトをまとめています
* 記載のサイトだけで用語を完全網羅しているわけでは無いので、必要に応じて書籍等の利用をおすすめします
* 「参考なし」と記載がある章はワークブックや他の書籍を用いて理解したため、特にサイト記載はありません
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### 関連記事


また、以下の記事内容も一緒に学習していたので併せて参考にしてみてください
1．例題解説 1~10章 統計学実践ワークブック

https://qiita.com/fuki_takahashi/items/66abf80147ab19913ddd

2．例題解説 11~20章 統計学実践ワークブック

https://qiita.com/fuki_takahashi/items/6444ffe89d5e0392d73c

3．例題解説 21~32章 統計学実践ワークブック

https://qiita.com/fuki_takahashi/items/9b860e94f68ec8c023dc

## 1. 確率と確率分布

1〜3章についてはワークブックととけたろうさんのチートシートを見ていただくのが良いと思います

https://toketarou.com/quasi_1_cheatsheet/

### 1章 事象と確率(参考なし)
### 2章 確率分布と母関数(参考なし)
### 3章 分布の特性値(参考なし)

### 4章 変数変換
変数変換

https://supa25.hatenablog.com/entry/2023/03/26/220544

Box-Cox変換

https://toukei-lab.com/box-cox%E5%A4%89%E6%8F%9B%E3%82%92%E7%94%A8%E3%81%84%E3%81%A6%E6%AD%A3%E8%A6%8F%E5%88%86%E5%B8%83%E3%81%AB%E5%BE%93%E3%82%8F%E3%81%AA%E3%81%84%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92%E8%A7%A3%E6%9E%90

### 5章 離散型分布(参考なし)
### 6章 連続型分布と標本分布(参考なし)
### 7章 極限定理、漸近理論

デルタ法

http://www.data-arts.jp/course/statistical_estimation/asymptotic_theory/delta_technique.html

## 2. 統計的推測
### 8章 統計的推定の基礎
モーメント

https://bellcurve.jp/statistics/course/23841.html?srsltid=AfmBOopkItWgO_gHvFq4MGU7HVPB8ndloAG_O35cQJssVPzW5DPMDCxG

モーメント法

https://note.com/keyth_k/n/nd8839005021c

フィッシャー情報量
①

https://avilen.co.jp/personal/knowledge-article/likehood-score-fisher/

②

https://yosshiblog.jp/%E3%83%95%E3%82%A3%E3%83%83%E3%82%B7%E3%83%A3%E3%83%BC%E6%83%85%E5%A0%B1%E9%87%8F/

バイアスバリアンス分解

https://nisshingeppo.com/ai/whats-bias-variance/

ジャックナイフ法・推定量

https://note.com/outlifest/n/n7eaf710f2a89

### 9章 区間推定
2級の範囲

https://toketarou.com/cheatsheet/#toc26

母比率の信頼区間

https://bellcurve.jp/statistics/course/9122.html?srsltid=AfmBOoqnaUViZbZjvUQ2BzaeNkoFCu7EMwEWjWIWW4YVREygalVGXacz


### 10章 検定の基礎と検定法の導出
検出力

https://bellcurve.jp/statistics/course/12767.html?srsltid=AfmBOoqEcrn_yYdbbVmVKTozlwyYWEYue29PUf5Ne--F8CAYtM8HbZmz

効果量（エフェクトサイズ）

https://kamesan-kamesan.com/effect-size/


### 11章 正規分布に関する検定
検定全般

https://toketarou.com/cheatsheet/#toc28

### 12章 一般の分布に関する検定法
無相関の検定

https://bellcurve.jp/statistics/course/9591.html#:~:text=%E7%84%A1%E7%9B%B8%E9%96%A2%E3%81%AE%E6%A4%9C%E5%AE%9A,%E3%81%A9%E3%81%86%E3%81%8B%E3%82%92%E7%A2%BA%E8%AA%8D%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82

適合度検定

https://bellcurve.jp/statistics/course/9494.html?srsltid=AfmBOoqw6DzDmxHTqOBPUKJScM-bdzmxJljCu5FSq9s0XuX3nouykHGb

尤度比検定

https://statisticsschool.com/%E3%80%90%E6%B1%8E%E7%94%A8%E6%80%A7%E6%8A%9C%E7%BE%A4%E3%80%91%E5%B0%A4%E5%BA%A6%E6%AF%94%E6%A4%9C%E5%AE%9A%E3%82%92%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8A%E3%82%84%E3%81%99%E3%81%8F%E8%A7%A3%E8%AA%AC%E3%81%97/


### 13章 ノンパラメトリック法
符号検定

https://toukeigaku-jouhou.info/2018/12/16/sign-test/

符号付き順位検定

https://bellcurve.jp/statistics/glossary/677.html?srsltid=AfmBOoqN7-QjqyNkVg7TmgPVJIL66Tw0UM_YU9jhstmmq69O4_W1twjN

ウィルコクソンの順位和検定

https://bellcurve.jp/statistics/course/26101.html


並べ替え検定

https://bellcurve.jp/statistics/course/26101.html#:~:text=%E4%B8%A6%E3%81%B9%E6%9B%BF%E3%81%88%E6%A4%9C%E5%AE%9A%EF%BC%88permutation%20test,%E6%96%B9%E6%B3%95%E3%81%AF%E5%A4%89%E3%82%8F%E3%82%8A%E3%81%BE%E3%81%9B%E3%82%93%E3%80%82

クラスカル=ウォリス検定

https://bellcurve.jp/statistics/glossary/1252.html?srsltid=AfmBOoqmV_TZbebs_4RJV5E_KzlKW3lHgac984lalI7SYeCQnzGnGMa-

順位相関検定・ケンドールの順位相関係数
順位相関係数の概要

https://bellcurve.jp/statistics/course/26041.html?srsltid=AfmBOor9t0OWpGyWfzNjNEKHjU7fZj9HZ15WHzTXaK8skMN54HpFor0U

検定

https://qiita.com/Aroe/items/ba3afe33115c53ce9897


## 3. 多変量解析
### 16章 重回帰分析

https://toketarou.com/quasi_1_cheatsheet/#toc16

決定係数・自由度調整済み決定係数

https://best-biostatistics.com/correlation_regression/adjusted-r-square.html#index_id1

リッジ回帰・ラッソ回帰

https://otafuku-lab.co/aizine/ridge-lasso-elasticnet/

### 17章 回帰診断法

Cookの距離

https://oceanone.hatenablog.com/entry/2021/07/03/001525


てこ比

https://statisticsschool.com/%E3%80%90%E7%B5%B1%E8%A8%88%E6%A4%9C%E5%AE%9A%E6%BA%96%E4%B8%80%E7%B4%9A%E3%80%91%E5%9B%9E%E5%B8%B0%E8%A8%BA%E6%96%AD%E6%B3%95%E3%81%A8%E3%81%AF%EF%BC%9F%EF%BD%9C%E6%AE%8B%E5%B7%AE%E3%83%97%E3%83%AD/

### 18章 質的回帰
https://toketarou.com/quasi_1_cheatsheet/#toc18

プロビット回帰

https://qiita.com/naoya_ok/items/5931f83ecea549e4123d

ポアソン回帰

https://toukei-lab.com/poisson-regression


### 19章 回帰分析その他
Cox比例ハザードモデル

https://best-biostatistics.com/surviv/cox.html

### 22章 主成分分析

https://toketarou.com/quasi_1_cheatsheet/#toc22


### 23章 判別分析
フィッシャーの線形判別分析

https://qiita.com/pira/items/4c84399671be2cb598e4

マハラノビス距離

https://qiita.com/kotai2003/items/297930db4466b71f06b0

正準判別分析
こちらはワークブックを見ていただくのが良さそうなので割愛

ハードマージン・ソフトマージンSVM

https://zero2one.jp/learningblog/support-vector-machine-with-python/

### 24章 クラスター分析
階層的クラスタリング

https://bellcurve.jp/statistics/course/27155.html?srsltid=AfmBOoqY0hHP373PaEyZ34hGuoBVi5VQPsfqlyEdvvysaB4w4UL7cl6A

最短距離法・最長距離法・郡平均法・重心法

https://bellcurve.jp/statistics/course/27193.html?srsltid=AfmBOor_udbqAObS03j7J5Ez2sKdFc4m0fV2-FJx7WRaSNoopz15-Oy

ウォード法

https://dx-consultant-fast-evolving.com/the-basis-of-ward-method/

K-means法

https://toketarou.com/quasi_1_cheatsheet/#toc24

### 25章 因子分析・グラフィカルモデル

https://toketarou.com/quasi_1_cheatsheet/#toc25


### 26章 その他の多変量解析手法

https://toketarou.com/quasi_1_cheatsheet/#toc26

多次元尺度構成法

https://freeasy24.research-plus.net/blog/w322


## 4．種々の応用

### 14章 マルコフ連鎖
https://manabitimes.jp/math/1060

### 15章 確率過程の基礎
確率過程

https://data-viz-lab.com/establishment-process#1


ブラウン運動・ポアソン過程

https://note.com/outlifest/n/n4a285406d35b


### 20章 分散分析と実験計画法
全体解説

https://toketarou.com/quasi_1_cheatsheet/#toc20

### 21章 標本調査法

https://toketarou.com/quasi_1_cheatsheet/#toc21



### 27章 時系列解

定常性

https://avilen.co.jp/personal/knowledge-article/stationaly-noise/

ディッキーフラー検定

https://www.salesanalytics.co.jp/datascience/datascience174/


状態空間モデル

https://avilen.co.jp/personal/knowledge-article/state_space_model/

ダービン・ワトソン統計量

https://www.data-arts.jp/course/stochastic_process/time_series_analysis/durbin_watson.html

スペクトル密度関数

https://syleir.hatenablog.com/entry/2022/05/05/201633

### 28章 分割表
全体の説明

https://toketarou.com/quasi_1_cheatsheet/#toc28

コホート研究

https://ez2understand.ifi.u-tokyo.ac.jp/terms/terms_04/

フィッシャーの正確検定

https://best-biostatistics.com/contingency/fisher-exact.html

独立性の検定

https://best-biostatistics.com/contingency/chi-square.html

イェーツ補正

https://best-biostatistics.com/contingency/yates.html

逸脱度

https://kuboweb.github.io/-kubo/stat/2012/kobe/k3/kubostat2012k3.pdf

対数線形モデル

https://qiita.com/m1t0/items/11e6a271d3a46a3e5f4d

グラフィカルモデル

https://qiita.com/saltcooky/items/5a888638a0190893fcd0



### 29章 不完全データの統計処理
多重代入法

https://best-biostatistics.com/summary/multiple_imputation.html#index_id3

1変量、2変量正規分布の欠測推定

https://toketarou.com/quasi_1_cheatsheet/#toc29

### 30章 モデル選択

https://toketarou.com/quasi_1_cheatsheet/#toc30

### 31章 ベイズ法
各種説明

https://toketarou.com/quasi_1_cheatsheet/#toc31

事後分布公式

https://qiita.com/fuki_takahashi/items/b9450df2fda53f72ccc0#%E5%85%B1%E7%9B%8A%E4%BA%8B%E5%89%8D%E5%88%86%E5%B8%83%E3%81%A8%E4%BA%8B%E5%BE%8C%E5%88%86%E5%B8%83


### 32章 シミュレーション
https://toketarou.com/quasi_1_cheatsheet/#toc32

逆関数法

https://qiita.com/Ayumi_Network/items/cbc7f21359ca1d35a24a#:~:text=2024%2D02%2D15-,%E8%A7%A3%E8%AA%AC%20%E9%80%86%E9%96%A2%E6%95%B0%E6%B3%95,%E3%81%AB%E5%BE%93%E3%81%86%E3%82%B5%E3%83%B3%E3%83%97%E3%83%AB%E3%81%8C%E5%BE%97%E3%82%89%E3%82%8C%E3%82%8B%E3%80%82

採択・棄却法

https://quantcollege.net/computational-statistics-rejection-sampling

モンテカルロ法

https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/18/00131/00007/

モンテカルロ積分



経験分布関数（累積度数関数）

https://qiita.com/jajagacchi/items/86d13bb89051d16d3cea

ジャックナイフ法

https://qiita.com/HYCE/items/b0c3265265cc62501426

ブーストラップ法

https://best-biostatistics.com/summary/bootstrap.html



## おわりに
統計検定のワークブックを始め、上記にあげたサイトや複数の書籍を通してなんとか準1級に合格することができました。
この場を借りて感謝いたします、ありがとうございました！