ごごちと申します。
2023年11月19日(日)に統計検定1級を受験します。
今回は約4ヶ月間勉強してきた内容について
共有したいと思います。
これから統計検定1級を受験される方の
参考になれば嬉しいです！
(2023年11月19日追記) 2023年統計検定1級を受験しました
(2023年12月19日追記) 2023年統計検定1級に合格しました
統計数理対策(7ー8月)
大学1・2年生のためのすぐわかる統計学
ポチップ
知っている内容も含め基礎から復習したく、
こちらに取り組みました。
問題数が多く解説も丁寧なので事始めにオススメです。
統計数理の基礎を学べるだけでなく、
回帰分析の公式も一通りあり、
最小二乗推定量の分散の導出なども
発展問題にあるので、
統計応用にも生かせます。
現代数理統計学の基礎
ポチップ
第6章の演習問題まで1通り解きました。
演習問題を中心に解き、
わからなかったら解説を読んだり、
本文に立ち戻ったりしました。
アマゾンレビューなどで
｢統計検定対策なら第6章まででも十分｣
というのを見て、筆者も実際に、
第6章まで1週した段階で
統計数理の過去問を解くと
確かに十分だと感じました。
この本のおかげで統計数理は十分だと感じたので
ここからは統計応用対策をすることにしました。
統計応用(理工)対策(9ー11月)
統計学実践ワークブック
統計応用は統計検定準1級のテキストを
学ぶことで効率的に学べると思いました。
各問題内容ごとに専門書を買ってしまうと
時間的にも費用的にも効率が悪いですが、
このテキストではまんべんなく学べるので
オススメです。
特に実験計画法や時系列解析など、
詳しく説明されている章の内容は
押さえておきたいと思いました。
過去問集め(準1級含む)
統計応用の過去問に加え、
統計検定準1級の選択問題や記述問題含め、
各問題内容を集めることにしました。
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16.1 | 133 | 重回帰分析 |
| 2 | 統計学実践ワークブック | 問16.2 | 135 | β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16.3 | 136 | Elastic Net |
| 4 | 統計学実践ワークブック | 問18.1 | 152 | ロジスティック回帰 |
| 5 | 統計学実践ワークブック | 問18.2 | 153 | 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18.3 | 153 | プロビットモデル |
| 7 | 統計学実践ワークブック | 問18.4 | 153 | ポアソン回帰 |
| 8 | 統計学実践ワークブック | 問19.1 | 163 | トービットモデル, AIC |
| 9 | 統計学 | 問6.1 | 187 | 重回帰モデル |
| 10 | 統計学 | 問6.3 | 190 | 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9.1 | 257 | 重回帰 |
| 12 | 準１級 2015 | 問9 | 143 | 回帰モデルの条件付き期待値 |
| 13 | 準１級 2015 | 問15 | 152 | 回帰モデルの比較 |
| 14 | 準１級 2015 | 記述問2 | 175 | 重回帰、対数変換 |
| 15 | 準１級 2015 | 記述問3 | 178 | 分割表、ロジスティック回帰 |
| 16 | 準１級 2016 | 問13 | 180 | 回帰分析 |
| 17 | 準１級 2016 | 記述問2 | 209 | 最小二乗推定、AIC |
| 18 | 準１級 2017 | 問3 | 122 | L1,L2正則化ロジスティック回帰 |
| 19 | 準１級 2017 | 問14 | 136 | 線形回帰モデル、回帰診断 |
| 20 | 準１級 2018 | 問10 | 220 | L1,L2正則化 |
| 21 | 準１級 2018 | 記述問2 | 246 | プロビットモデル |
| 22 | 準１級 2019 | 問8 | 167 | Fused Lasso |
| 23 | 準１級 2019 | 問10 | 172 | ロジスティック回帰モデル |
| 24 | 1級 2014 | 数理3 | 77 | 回帰係数の検定 |
| 25 | 1級 2014 | 応用人文2 | 89 | 回帰分析 |
| 26 | 1級 2015 | 数理3 | 7 | 重回帰 |
| 27 | 1級 2015 | 応用医薬3 | 62 | 回帰、行列 |
| 28 | 1級 2015 | 応用医薬4 | 68 | ロジスティック回帰 |
| 29 | 1級 2016 | 数理3 | 66 | 線型モデル |
| 30 | 1級 2016 | 応用社会1 | 86 | 対数変換、回帰、信頼区間 |
| 31 | 1級 2016 | 応用社会3 | 94 | 固定効果モデル、一般化最小二乗推定量(GLS) |
| 32 | 1級 2017 | 応用社会1 | 28 | 単回帰モデル、回帰係数の信頼区間 |
| 33 | 1級 2021 | 応用社会4 | 115 | 重回帰、分散分析 |
| 34 | 1級 2021 | 応用理工1 | 120 | ロジスティック回帰 |
| 35 | 1級 2021 | 応用医薬4 | 146 | 変量効果モデル |
| 36 | 1級 2022 | 応用社会3 | 42 | 単回帰モデル |
実験計画法
| No. | 教材 | 問題 | ページ | 内容 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 統計学実践ワークブック | 問20.1 | 176 | フィッシャーの3原則 |
| 2 | 統計学実践ワークブック | 問20.2 | 176 | 1元配置分散分析 |
| 3 | 統計学実践ワークブック | 問20.3 | 176 | ブロック因子 |
| 4 | 統計学実践ワークブック | 問20.4 | 176 | 2元配置分散分析 |
| 5 | 統計学実践ワークブック | 問20.5 | 176 | 乱塊法 |
| 6 | 統計学実践ワークブック | 問20.6 | 176 | 実験計画法 |
| 7 | 統計学実践ワークブック | 問20.7 | 176 | 実験計画、直交表 |
| 8 | 統計学 | 問9.2 | 258 | 直交表 |
| 9 | 準１級 2015 | 問11 | 146 | 実験計画 |
| 10 | 準１級 2016 | 問9 | 174 | 分散分析 |
| 11 | 準１級 2017 | 問7 | 127 | 乱塊法 |
| 12 | 準１級 2017 | 記述問3 | 162 | 実験計画法、L8直交表 |
| 13 | 準１級 2018 | 記述問3 | 250 | 二元配置法 |
| 14 | 準１級 2019 | 記述問1 | 191 | 一元配置法 |
| 15 | 1級 2014 | 応用理工2 | 115 | 回帰係数の検定 |
| 16 | 1級 2015 | 応用人文5 | 30 | 分散分析 |
| 17 | 1級 2016 | 応用理工1 | 100 | 実験計画法、ブロック計画 |
| 18 | 1級 2018 | 応用理工4 | 130 | 実験計画法、主効果の検定 |
| 19 | 1級 2019 | 応用理工3 | 52 | L8直交表 |
| 20 | 1級 2021 | 応用理工2 | 122 | ブロック因子 |
| 21 | 1級 2022 | 数理5 | 14 | 分散分析モデル |
| 22 | 1級 2022 | 応用理工2 | 53 | 一元配置法 |
| 23 | 1級 2022 | 応用理工3 | 57 | 中心複合計画 |
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27.2 | 252 | MA(2)過程の共分散 |
| 2 | 準１級 2015 | 問10 | 144 | DW比 |
| 3 | 準１級 2016 | 問6 | 170 | 回帰モデル, DW統計量、自己相関係数 |
| 4 | 準１級 2017 | 問8 | 128 | 残差系列, DW比 |
| 5 | 準１級 2018 | 問8 | 216 | AR(1)モデル |
| 6 | 準１級 2019 | 問12 | 175 | AR(p)モデルの定常性、MA(q)モデル |
| 7 | 1級 2014 | 応用理工4 | 120 | 確率過程、移動平均モデル |
| 8 | 1級 2015 | 応用社会3 | 40 | 時系列モデル, ユールウォーカー法 |
| 9 | 1級 2016 | 応用理工2 | 102 | AR(2)過程 |
| 10 | 1級 2017 | 応用社会2 | 30 | 時系列、検定 |
| 11 | 1級 2018 | 応用社会3 | 116 | 時系列モデル, ARCH型モデル |
| 12 | 1級 2019 | 応用理工4 | 35 | AR(1)モデル |
| 13 | 1級 2022 | 応用社会4 | 46 | 時系列モデル |
ChatGPTに聞く
個人的に一番おすすめしたい勉強法です。
本当に何でも答えてくれます。
DataAnalysis( 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。
専門家に聞くのと同じだという感覚なので、
疑問点が湧いたらすぐに聞くようにしています。
自信がない部分
統計数理では、
十分統計量、尤度比検定
統計応用では、
生存解析、確率過程
などが自信がありません。
｢現代数理統計学の基礎｣で
十分統計量と尤度比検定は
それぞれ第6章、第7章にあり、
少し難しい内容であると感じました。
今回はそれらよりも基本的な部分を
確実に押さえることにしました。
統計応用(理工)では、
回帰分析、実験計画法、時系列解析を
学びました。
特に回帰分析は、
実務のデータ分析でも生かせるので
積極的に学ぶことにしました。
一方、生存解析、確率過程は、
学習時間が足りないと思い、
今年は見送ることにしました。
過去問の難易度リスト
筆者の主観ですが問題の難易度を整理しました。
非常に曖昧ですが以下の様な感じです。
- A…8ー10割はとりたい
- B…5ー8割はとりたい
- C…2割しかとれなさそう(避けたい)
統計数理
| 統計数理 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2014 | B | C | B | C | B |
| 2015 | B | A | B | C | C |
| 2016 | A | A | A | B | B |
| 2017 | B | A | A | A | B |
| 2018 | A | B | A | B | A |
| 2019 | A | A | B | B | B |
| 2021 | A | A | B | A | C |
| 2022 | B | B | B | A | B |
| 2023 | A | B | A | C | C |
統計応用(理工)
| 統計応用(理工) | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2014 | C | B | B | C | C |
| 2015 | B | B | C | C | B |
| 2016 | B | B | A | A | A |
| 2017 | A | B | B | B | A |
| 2018 | B | C | B | B | B |
| 2019 | C | C | B | C | B |
| 2021 | A | B | B | A | A |
| 2022 | B | B | B | B | B |
| 2023 | B | B | B | B | B |
勉強の成果
2023年11月4日に時間を計って
ちょうど一年前の試験と同じ問題を解きました。
| 2022受験時 | 2023/11/4 勉強後 | |
|---|---|---|
| 数理問2 | 4 | 4 |
| 数理問3 | 3 | 5 |
| 数理問4 | 2.5 | 4 |
| 合計得点 | 9.5 | 13 |
| 合計配点 | 15 | 15 |
| 得点率 | 63% | 87% |
| 2022受験時 | 2023/11/4 勉強後 | |
|---|---|---|
| 理工問1 | 3.5 | 3 |
| 理工問4 | 1 | 2 |
| 理工問5 | 2.5 | 3 |
| 合計得点 | 7 | 8 |
| 合計配点 | 15 | 15 |
| 得点率 | 47% | 53% |
3周目位のはずで、
統計数理の得点率は大きく上がりましたが、
統計応用の得点率が低いです。
実験計画法の部分をしっかり勉強したいです。
この正解率で合格できるかは不明ですが、
試験日までは勉強し続けて合格の可能性を
少しでも高めたいと思います。
合格の自信は？
おそらく50%位だと思っています。
去年受験した段階の自信は20%位でした。
(20%で受けるなという話ですが😅)
今年落ちてしまったら、
来年80%に仕上げたいと思います。
一緒に受験される方は共に頑張りましょう！
統計検定の勉強を通じ、
初めはよくわからなかった統計学が
少しずつわかるようになってきました。
今では問題を解くのもゲーム感覚で楽しいです。
11/19の試験に向けて、
受験される方の参考になれば嬉しいです！
(2023年11月19日追記) 2023年統計検定1級を受験しました
(2023年12月19日追記) 2023年統計検定1級に合格しました
楽しめるのが一番ですね！