統計検定2級・準1級【実際の勉強レベルで気づいたこと】
はじめに
はじめまして。地方の医学生のシンタロウと申します。
自己紹介は名前だけにしておいて、、、2021年1月に統計検定2級、2021年4月に統計検定準1級を取得しましたので、その勉強過程で気づいたことを、書きたいと思います。書いているのは受験直後です。
また以下の4点について確認お願いいたします。
統計検定2級、準1級で共通で最重要
1.例えば2級であれば「平均、分散、標準化、相関係数、共分散、質的、量的、棄却、受容、帰無仮説、対立仮説、有意水準」など、言葉が定義されているものはしっかりと言葉の意味を明確にする。
2.絶対に見ているだけだと覚えられないので、QuizeletやAnkiなどの一問一答形式の問題を作れるサービスを利用するか、紙に穴埋めや一問一答を手書きで書くなどする。「見るだけ」ではなく、「隠された状態→なんだっけ→答え合わせ」という過程がないと覚えられないと思う。（少なくとも自分は）
- 2に関して、これは大学の試験勉強でも意識していることですが、「①知識で覚えなきゃいけない部分」と、「②数式など組み立て考える部分」を分ける必要があると個人的には思っています。そしてそのバランスは試験ごとに異なるので、いち早く過去問を解いてみる必要があると思います。統計検定では、2級では①にやや重きが置かれていて、準1級では幅広い分野における基本的な①と②が求められているように感じました。
統計検定2級
気づいたこと・考えたこと
- 主要な確率分布は抑える必要があるが、確率密度関数は無理して覚える必要はない。
- 1に関連して、細かい確率密度関数を覚えるよりかは、それぞれの確率分布の関係性を覚えた方が試験対策になると思った。例えば「ベルヌーイ分布、二項分布、ポアソン分布の関係性」「正規分布、カイニ乗分布・F分布の関係性」といったよう。
- 大数の法則と中心局限定理には深入りしない。そのイメージが分かれば、細かい数学的議論は試験対策にならない。
- 推定・検定のところは、時間かけても概念を理解した方が良さそう。
- 推定・検定ともに、「母平均・母分散がそれぞれ既知なのか、そうではないのか」「正規分布が仮定できるのかできないか」「1標本なのか2標本対応ありなのか、対応なしなのか」など問題設定によって、方法が異なるので、A4などの紙に条件分けして、まとめるべきかと思った。
- 公式のテキストのコラム的なところはあんまり優先すべきではないと思った。
- 確率変数が特定の分布に従う時、自由度が出てくると思うがココは網羅的に整理した方がいい。1引くんだっけ、引かないんだっけとなると、内容的には難しくない分野でも、ダミーの選択肢を選んでしまったりする可能性が大きい。
統計検定準1級
気づいたこと・考えたこと
-
最重要なので1番最初に書きますが、多くの記事で書かれている通り、範囲が広すぎます。そのため勉強していると、統計学の学問の中で迷子になる感じがします。なので、細かいところを勉強しながら覚えていくと同時に、全体像も整理することが1番重要です。これは間違いなく時間かける価値があります。
-
自分は以下のようにGoodnotesで出てきたことを1つの紙にまとめて今統計学のマップのどこら辺の話をしているのかを書き加えていくようにしました。
-
テキストに、かなり詳しいところまで書いてあるのが厄介であった。
-
さらに行列表現が公式テキストだったり、自然科学の統計学には多く、自分みたく大学で線形代数をとっていない（なぜか医学部はなかった）とつまづくかもしれない。
-
ただし、深く問われる分野は問われるが、そうではない分野もかなり多い。例えば、公式テストベースで言えば、「4変数変換」「7極限定理、漸近理論」「13ノンパラメトリック法」「21標本調査法（2級ではめちゃくちゃ出た。）」「29不完全データの統計処理」などは最低限の言葉・数式・方法を覚えておけば自分的にはOKだろうって感じだった。
-
逆に「多変量解析全般」「推定・検定」「（多変量解析の中でも）時系列解析」「基本的な確率分布」とかは、深いところまで勉強しておくと、点取り問題になるように思えた。
-
2級と異なり、代表的な確率分布の確率密度関数は、暗記しておく必要があると思った。
-
↑2級だとオーバーワークだが準1級だと逆に試験中が楽。
-
それぞれの分布に関して、確率母関数からの確率密度関数、期待値、分散の導出は面倒くさいが一度はやっておいた方が良さそう。
-
L1正則化、L2正則化は、ググって出てきた総論的な論文を読むと理解が深まった。
おわり
受験中頭の中にあったことを、準1級の受験直後に書き起こしました。読みづらいですがもし参考にしてくれる方いたら幸いです。
Discussion