統計検定1級のおすすめの教材、勉強スケジュール、勉強法などを紹介!【統計検定1級合格者】【統計数理】【統計応用】

ごごちと申します。
半導体メーカーで、
材料×データ分析
=マテリアルズインフォマティクス

を活用した研究開発に取り組んでいます。

2023年11月に、
統計検定1級の試験を受験しました。

そして、無事合格することができました。

今回は統計検定1級の勉強方法を紹介します!

他の多くの方も記事を書いているので、
筆者ならではのオリジナリティを
紹介できたらと思います。

教材

基本的に、
(準備→) 統計数理 → 統計応用 → 過去問
の順番で学習していくと良いと思います。

準備 (不安なら)

統計検定1級は、
記述式で数学的な問題が多いため、
数学のバックグラウンドがあるほど
有利なことは否めません。

微分積分を扱う基礎解析や
行列計算を扱う線形代数が
不安な方は、最初に学習しましょう。

基礎解析: 入門微分積分

著:三宅 敏恒
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変数変換や分布関数の計算では
微分積分を扱います。

二変数の積分(重積分)でヤコビアン
というのを学びますが、
2つの確率変数の変換でも登場します。

この書籍は薄いですが、内容は十分です。
ε-δ論法などはスキップして、
二変数の微分、積分を集中的に学びます。

線形代数 : 入門線形代数

著:三宅 敏恒
¥1,650 (2024/06/29 19:22時点 | Amazon調べ)


回帰分析では行列を扱ったりするので、
線形代数の知識が必要になります。

この書籍は薄く、
1か月あれば演習問題も含めて
1週できると思います。

統計数理

微分積分と線形代数の準備ができたら
統計数理を勉強していきます。

統計数理は統計応用の基礎になるので、
まずは統計数理から勉強します。

初級: 大学1・2年生のためのすぐわかる統計学

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統計検定1級は完全記述式なので、
まずはこの書籍を使って、
自分の手で確率・統計の記述問題を
解く感覚を身に着けると良いと思います。

この書籍は基本的な内容ですが、
2変数の確率変数の変換などは
完璧にできるようにしておかないと
合格は厳しいと感じます。

この書籍の発展問題は骨が折れますが
ぜひ1週すると良いと思います。

中級: 現代数理統計学の基礎

著:久保川達也, 著:新井仁之, 著:小林俊行, 著:斎藤毅, 著:吉田朋広
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こちらは統計検定1級御用達のテキストです。

演習問題は1週目ではどれも難しいですが、
あきらめずに取り組み、
解説の理解に努めましょう。

筆者の体験になりますが、
第6章までの内容で、
統計数理対策には十分でした。
そして、筆者はこの書籍を1週しか
こなすことができませんでしたが、
それでも合格には十分でした。

この書籍を2-3週するよりも、
統計検定全体の合格を目指して
手広く学んでいけばよいと思います。

この本を第6章の演習問題まで1週したら、
実力検証として過去問を1年分解き、
統計数理の学習は仮完了です。
あとは統計検定1級の統計数理の
過去問演習をこなせば完成です。

次は統計応用の勉強のために、
「統計学実践ワークブック」に進みます。

統計応用

統計応用は膨大な範囲に対し、
参考となる演習問題の数が少ないです。

しかし、個別のテーマに対し
専門書を買ってしまうのは効率が悪すぎます。

そこで、
統計検定公式が出版している教材から、
統計検定向けの問題をかき集めて
こなすのが良いアプローチだと思います。

統計学実践ワークブック

学術図書出版社
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統計検定公式が出版しているテキストです。
準1級向け対応のテキストとなっていますが、
統計応用対策に最も有効な参考書です。

この書籍の内容をもとに、
統計応用のどの分野を重点的に学ぶかを
決めると良いと思います。

この本を1周し終わったら、
過去問演習中心で学ぶと良いと思います。

統計検定準1級の過去問

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統計応用の問題演習には、
統計検定準1級もおすすめです。

特に、後半の記述問題は、
統計応用対策にもってこいです。

本番で解こうと思う分野については
準1級の過去問で学習しておきたいところです。

過去問

編集:日本統計学会
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多くの資格試験の例にもれず、
統計検定1級も過去問対策が有効です。

2015年以前の問題は難易度が高いので、
2016年以降の問題を確実に解けるように
力をつけるのが大事です。

全ての年度をやってしまうと、
試験が近づいてきたときの
実力検証ができなくなってしまうので、
いずれかの年度の問題は
手を付けずとっておき、
試験2週間ほど前に完全初見で
チャレンジするのが良いと思います。

勉強スケジュール例

準備を1か月(不安なら)
統計数理対策を2か月、
統計応用対策を1か月、
過去問演習を2か月、
と考えます。

平日に学校や仕事などがある方でも、
毎週末にしっかり時間をとることで
半年間で300 時間ほどの学習で
十分合格レベルに達すると思います。

統計数理と統計応用はバランス良く勉強

統計検定1級取得には
統計数理と統計応用の両方に
合格する必要があります。

筆者自身もそうでしたが、
統計数理は演習問題が手軽に手に入るので、
どうしても統計数理に偏りがちです。

統計数理の内容が統計応用にも
生かせるのは間違いないのですが、
統計応用は統計数理とは
異なる考え方をする問題や、
知識が求められる問題もあるため、
統計応用向けの対策が効果的です。

統計数理がある程度学べたら、
統計応用の勉強に移行しましょう。

筆者は比率として、

統計数理:統計応用 = 6:4

で勉強していました。

合格のための得点率目標

統計数理は7割(210%)、
統計応用は6割(180%)が目安となります。
この正解率を達成するためには、

統計数理では、

A. 1問100% + 2問55% = 210%
B. 3問70% = 210%

統計応用では、

A. 1問100% + 2問40% = 180%
B. 3問60% = 180%

となります。

Aプランの1問全問正解は
各設問の後半ほど難しいので、
Bプランの部分点を重ねる方針がおすすめです。

どんな問題を解くことになっても、
最低50%は確保できるようにしたうえで、
部分点を稼いででも、
各設問で7-8割を目指しましょう。

問題を解く際には時間を測る

統計数理、統計応用ともに、
試験時間は90分で3問選択するため、
1問あたりにかけられる時間は
たったの30分です。

トータルで90分時間を測り、
3問セットで取り組む演習を
行うとよいと思います。

週末の休日に、
午前に統計数理3問、
午後に統計応用3問
をそれぞれ90分ずつ測って解く、
という演習を繰り返せると、
試験のシミュレーションになり、
おすすめです。

おすすめの勉強法

難易度に応じて正解率を見積もる

統計検定1級の合否は、
ほかの受験者との相対評価で決まり、
上位20%に入ると合格します。

受験生は同じ様な問題演習を
積んできているので、

「他の人もとれる問題」

を落とさず、

「他の人には難しそうでも、
自分なら解けそうな問題」

を増やすことが大事になってきます。

そこで、
問題の難易度を見積もり、
自分が解けるかどうかを
実演してみると良いと思います。

筆者の主観ではありますが、
問題の難易度を作成したので、
ご参考にして頂ければと思います。

  • A. 易 (8-10割とりたい)
  • B. 普通 (5-8割とりたい)
  • C. 難 (2割しかとれず、避けたい)

統計数理 難易度リスト

統計数理12345
2014BCBCB
2015BABCC
2016AAABB
2017BAAAB
2018ABABA
2019AABBB
2021AABAC
2022BBBAB
2023ABACC

統計応用(理工学) 難易度リスト

統計応用(理工)12345
2014CBBCC
2015BBCCB
2016BBAAA
2017ABBBA
2018BCBBB
2019CCBCB
2021ABBAA
2022BBBBB
2023BBBBB

分野別に問題を集める

統計検定は試験範囲が膨大なので、
全てをマスターしようとするのは、
時間的におすすめできません。

そこで、
自分が興味があったり、苦手意識のない分野を、
2-3個ほど絞って勉強すると効率的です。

統計学実践ワークブック、統計学テキスト、
統計検定準1級、統計検定1級のテキストから、
目的の分野の問題をかき集めます。
この作業にも時間がかかりますが、
費用対効果は高いと思います。

参考までに筆者は、統計応用(理工学)で、
実験計画、回帰分析、時系列解析
の3つを重点的に勉強しました。

その結果、2023年試験では、
回帰分析の勉強を生かして
合格することができました。

もし、勉強した内容が出なかった場合でも、
他の受験生にもなじみがない可能性も高いため、
割り切ってしまうのが大事だと思います。

以下が、
筆者が勉強していた
実験計画、回帰分析、時系列解析
の3分野の問題収集リストです。

実験計画

No.教材問題ページ内容
1統計学実践ワークブック問20.1176フィッシャーの3原則
2統計学実践ワークブック問20.21761元配置分散分析
3統計学実践ワークブック問20.3176ブロック因子
4統計学実践ワークブック問20.41762元配置分散分析
5統計学実践ワークブック問20.5176乱塊法
6統計学実践ワークブック問20.6176実験計画法
7統計学実践ワークブック問20.7176実験計画、直交表
8統計学問9.2258直交表
9準1級 2015問11146実験計画
10準1級 2016問9174分散分析
11準1級 2017問7127乱塊法
12準1級 2017記述問3162実験計画法、L8直交表
13準1級 2018記述問3250二元配置法
14準1級 2019記述問1191一元配置法
151級 2014応用理工2115回帰係数の検定
161級 2015応用人文530分散分析
171級 2016応用理工1100実験計画法、ブロック計画
181級 2018応用理工4130実験計画法、主効果の検定
191級 2019応用理工352L8直交表
201級 2021応用理工2122ブロック因子
211級 2022数理514分散分析モデル
221級 2022応用理工253一元配置法
231級 2022応用理工357中心複合計画

回帰分析

No.教材問題ページ内容
1統計学実践ワークブック問16.1133重回帰分析
2統計学実践ワークブック問16.2135βの最小二乗推定量、t統計量
3統計学実践ワークブック問16.3136Elastic Net
4統計学実践ワークブック問18.1152ロジスティック回帰
5統計学実践ワークブック問18.2153ロジスティック回帰, オッズ比の95%信頼区間
6統計学実践ワークブック問18.3153プロビットモデル
7統計学実践ワークブック問18.4153ポアソン回帰
8統計学実践ワークブック問19.1163トービットモデル, AIC
9統計学問6.1187重回帰モデル
10統計学問6.3190回帰係数の推定精度、条件付き期待値の95%信頼区間
11統計学問9.1257重回帰
12準1級 2015問9143回帰モデルの条件付き期待値
13準1級 2015問15152回帰モデルの比較
14準1級 2015記述問2175重回帰、対数変換
15準1級 2015記述問3178分割表、ロジスティック回帰
16準1級 2016問13180回帰分析
17準1級 2016記述問2209最小二乗推定、AIC
18準1級 2017問3122L1,L2正則化ロジスティック回帰
19準1級 2017問14136線形回帰モデル、回帰診断
20準1級 2018問10220L1,L2正則化
21準1級 2018記述問2246プロビットモデル
22準1級 2019問8167Fused Lasso
23準1級 2019問10172ロジスティック回帰モデル
241級 2014数理377回帰係数の検定
251級 2014応用人文289回帰分析
261級 2015数理37重回帰
271級 2015応用医薬362回帰、行列
281級 2015応用医薬468ロジスティック回帰
291級 2016数理366線型モデル
301級 2016応用社会186対数変換、回帰、信頼区間
311級 2016応用社会394固定効果モデル、一般化最小二乗推定量(GLS)
321級 2017応用社会128単回帰モデル、回帰係数の信頼区間
331級 2021応用社会4115重回帰、分散分析
341級 2021応用理工1120ロジスティック回帰
351級 2021応用医薬4146変量効果モデル
361級 2022応用社会342単回帰モデル

時系列解析

No.教材問題ページ内容
1統計学実践ワークブック問27.2252MA(2)過程の共分散
2準1級 2015問10144DW比
3準1級 2016問6170回帰モデル, DW統計量、自己相関係数
4準1級 2017問8128残差系列, DW比
5準1級 2018問8216AR(1)モデル
6準1級 2019問12175AR(p)モデルの定常性、MA(q)モデル
71級 2014応用理工4120確率過程、移動平均モデル
81級 2015応用社会340時系列モデル, ユールウォーカー法
91級 2016応用理工2102AR(2)過程
101級 2017応用社会230時系列、検定
111級 2018応用社会3116時系列モデル, ARCH型モデル
121級 2019応用理工435AR(1)モデル
131級 2022応用社会446時系列モデル

ChatGPTに聞く

統計検定を勉強していると、
書籍を眺めているだけでは、
理解が浅くなる箇所があります。

そこで、
近年急速に発達している、
ChatGPTのような生成AIの力を
借りて勉強するのがおすすめです。

GPT-4( 20 $/月 )なら、
データをエクセルファイルなどで渡して、
ロジスティック回帰の分析などもしてくれます。

気軽に質問できる専門家という感覚で、
疑問点が湧いたらすぐに聞くようにしましょう。

参考になれば嬉しいです

今回は統計検定1級の勉強法を紹介しました。
筆者は2022年に不合格でしたが、
2023年に6か月間、毎週末に勉強することで、
2023年試験に合格することができました。

統計数理研究所によると
統計検定1級は、
「データ分析を業務で
活用するための棟梁レベル」

として設定されています。
「棟梁」という言葉を調べると、
組織や仕事を束ねる長や中心的人物」
となっています。

筆者も統計検定1級に合格したことで、
「組織の中でデータ分析の棟梁として、
中核となって業務を遂行する」

という自信とやる気に満ちています。

統計検定1級を通して学んだ考え方を、
本業のデータ分析のみならず、
このブログ執筆においても生かし、
筆者ならではのオリジナリティを
この世界に発信していきたいと思います!

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