青の統計学へようこそ。

こちらでは、統計検定や情報処理技術者試験に興味がある方におすすめのコンテンツを紹介しています。

統計検定2級を初歩から勉強したい方へ

チートシートはこちら

【最短】統計検定2級合格ロードマップとチートシート

【仮説検定】p値をゼロから解説(第一種の過誤,第二種の過誤,検出力)
p値がよくわからない方向けのコンテンツです。

決定係数とは?説明変数の確らしさを図る指標の一つ。
頻出の決定係数についての理解をしていきます。

【統計検定で頻出】歪度と尖度を実例を通して解説。
こちらも頻出です。時には計算を求められるので避けては通れません。

【n-1】不偏分散を解説します。
t値を求める時など何かと登場する考え方です。不偏性から理解していきましょう。

【不平等の指標】ジニ係数をRで解説します。
たまに出るジニ係数の求め方について扱っています。プログラミングに興味がある方にもお勧めです。

【Standard Error】標準誤差を例題を通して解説。
標準誤差と標準偏差の違いがわからない。計算方法を知りたい向けの記事です。

【t検定】t統計量(t値)の求め方
回帰分析のsummaryから有意水準○%で有意な係数を選べというお決まりの問題が解けるようになります。

【統計検定2級】第一種の過誤と第二種の過誤について
検出力も扱っています。

【等分散の仮定】2標本問題ってなんだ?
二標本問題の基礎を扱っています。t検定がわからない方は是非。

日本統計学会公式認定 統計検定 2級 公式問題集[2018〜2021年] [ 日本統計学会 ]

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感想(1件)

統計検定2級の満点に近づきたい方へ

【統計検定2級で最も手強い(主観)】分散分析について解説します①


【統計検定2級で最も厄介(主観)】分散分析を解説します②


【統計検定2級】分散分析の信頼区間について(電卓必須)


【統計検定2級】Rで分散分析を実践(F検定もやります)
一元配置分散分析という2級で最も厄介なものに焦点を当てています。随時追加する予定です。

【例題あり】ポアソン分布について解説|R
ポアソン分布の検定については準一級の試験範囲に含まれます。

【非等分散編】pythonでWelchのt検定をやってみた
等分散の仮定から勉強してもらいたいですが、welchのt検定の方が使われるので是非知っていただきたいです。

統計検定準1級に挑戦したい方へ

こちらでチートシートをまとめています。

【最短合格】統計検定準一級のチートシート|難易度や出題範囲について

【第2弾】統計検定準1級のチートシート|最短合格への道

【良いモデルとは】AIC(赤池情報量基準)について
モデルの選択方法の一つです。ブートストラップや交差検証はまたの機会に。

【二項分布】ロジスティック回帰について(実例つき)
GLMのうち、リンク関数にロジット関数を使ったものです。

【少ないデータを多く見せる】ブートストラップ法について(パラメトリック編)
少ないデータから推定を行うブートストラップ法を扱っています。

【統計検定準一級】分散分析による検定の多重性について
ボンフェローニ補正を扱っています。

【統計検定準一級】ランダムウォークとマルチンゲールの話。

マルチンゲールの話とランダムウォークの基礎を扱います。ブラウン運動は次回です。

【MSEを最小化】ガウス・マルコフの定理と最良線形不偏推定量について
平均平方誤差を扱っています。一致性と不偏性を理解できた方向けです。

【期待値の応用】モーメント法とモーメント母関数(積率母関数)について
積率母関数を簡単に解説しました。合成関数の微分ができると理解が早いと思います。

【周期性を掴もう】pythonでコレログラムを書いてみましょう
2級でも出るようになったコレログラムの解説です。自己相関係数が分かれば理解が早いと思います。

【外れ値に対処】順位相関係数と相関係数の違いについて | python
順位相関係数の求め方や、相関係数との違いについてまとめています。

【python】Ridge(リッジ)回帰で多重共線性を解決する話
正則化についての一通りの理解はできます。またマローズのCpなど発展的な内容も含んでおります。

【多変量解析】ROC曲線とAUCによる判別分析|python
近年出題範囲に追加されました。今後機械学習系の要素は追加されていくと思われます。

【判別問題】サポートベクトルマシン(SVM)の仕組み|python
準一級では、線形分離不可能な問題へのソフトマージンまで出題されるようです。

【統計学】分散不均一だと何が問題なのか|不偏性とガウスマルコフ性について
ガウスマルコフ関数(基底が単純)でよく使う最小二乗法の効率性を担保する仮定である「分散均一性」について解説しています。

【統計検定】ポアソン過程をわかりやすく解説|待ち行列理論
確率過程の一つであるポアソン過程についての解説です。ポアソン分布含め、現実世界の事象をよく表せるモデルとなっています。


基本情報・応用情報技術者試験に挑戦したい方へ。

【基本情報処理技術者】N進法を使った問題

【試験直前ッ】基本情報・応用情報の午前チートシート|セキュリティ編

【試験直前ッ】基本情報・応用情報の午前チートシート|ネットワーク編

【試験直前ッ】基本情報・応用情報の午前チートシート|データベース&プログラミング編

【試験直前ッ】基本情報・応用情報の午前チートシート|システム編

【試験直前ッ】基本情報・応用情報の午前チートシート|開発・マネジメント編

【試験直前ッ】基本情報・応用情報の午前チートシート|テクノロジー編

【忙しい人のための】基本情報・応用情報の午前チートシート|総集編

チートシートを中心にご用意しております。

忙しい社会人の方でもサッと見ることができます。