統計検定2級チートシート - Qiita | 油山グリーンランドゴルフ場 Gdo

統計検定2級の難易度は、簡単ではありません。特に、統計を一度も学んだことがない社会人がゼロから統計検定2級取得を目指す場合、きちんとした計画作りと対策が必須となります。 WEB 上のブログ記事では「1週間で合格した」とか「マークシートなのでふんわり理解しておけば良い」などの甘め記事が散見されますが、現役理系大学生やそれなりのバックボーンを持っている方・数学や統計学を最後に学んでから日が経っていない方が書かれているケースが多いので、社会人の方は間に受けない方が無難でしょう。大学生向けの標準的な講義で半期あるいは通年分程度の分量であることを考えると(もちろん大学の通年授業で扱う全ての項目が試験範囲となるわけではありませんが)働きながら勉強する社会人が「1週間で合格」はどう考えても非現実的だとわかるはずです。勉強時間(期間)の目安は? :数ヶ月はかかりますそこで、統計学を全く勉強したことがない人が、統計検定2級に合格するまでの対策期間としては、毎週土日に数時間の勉強を行うとして、おおよそ半年程度を目安とすると良いでしょう。もちろん個人差はあり、数学が得意な人など 3 ヶ月程度で合格する人もいるかと思いますが、最初の見積もり(ざっくりとしたスケジューリング)としては半年程度で仮置きしておくのが無難です。数学はどの程度必要か? :高校数学の一部が必要です統計検定 2 級で使用する数学は、基礎的な計算技能に加え、高校数学の一部(順列・組合せ・確率・簡単な微積分)が必要です。忘れてしまった人は必要な単元のみを高校数学のテキストを用いて集中的に復習するのが良いでしょう。数学は、避けようと思えば避けられないこともないです。実際、高校数学を直接扱う問題を全てスキップしたとしても、他が良くできていれば合格点に届くことはできます。ただし、高校数学を扱う問題の、数学の問題としての難易度は高くありません。練習をしないまま見切りをつけてしまうことは少しもったいないかもしれません(数学以外の問題の得点率を高めるのも同じくらい難しいでしょう。) 必勝!項目ごと対策法試験範囲は相応に広いので、項目ごとの躓きやすい点や得点源となりやすい点を押さえながら効率的に学習を進めましょう。ここから紹介する内容はまだ学習を進めていない方は無視して次節に進んでください(そして勉強を始められてから時々戻ってきて参考にしてみて下さい。きっとお役に立てる部分があると思います。) 全体:なるべくはやく過去問演習に移行することが鍵!

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統計検定2級まとめ〜直前対策にも使える確率分布一覧・検定一覧付き〜｜Nesapa｜Note

母比率の信頼区間の求め方1 21-2. 母比率の信頼区間の求め方2 21-3. 母比率の信頼区間の求め方-エクセル統計 21-4. 必要なサンプルサイズ1 21-5. 必要なサンプルサイズ2 21-6. 母比率の差の信頼区間 22. 母分散の区間推定 22-1. カイ二乗分布 22-2. カイ二乗分布表 22-3. 母分散の信頼区間の求め方1 22-4. 母分散の信頼区間の求め方2 23. 検定の前に 23-1. 検定とは 23-2. 検定で使う用語 23-3. 有意水準と検出力 23-4. 第1種の過誤と第2種の過誤 23-5. 検定統計量と棄却域・採択域 23-6. 両側検定と片側検定 24. 平均値の検定 24-1. 母平均の検定(両側t検定) 24-2. 母平均の検定(片側t検定) 24-3. 2標本t検定とは 24-4. 対応のない2標本t検定 24-5. 対応のある2標本t検定 25. さまざまな検定 25-1. 母比率の検定 25-2. 二項分布を用いた検定 25-3. ポアソン分布を用いた検定 25-4. 適合度の検定 25-5. 独立性の検定 25-6. 独立性の検定-エクセル統計 25-7. 母比率の差の検定 26. 相関分析 26-1. 散布図 26-2. 正の相関と負の相関 26-3. 相関係数 26-4. 偏相関係数 26-5. 層別解析 27. 回帰分析 27-1. 単回帰分析 27-2. 重回帰分析 27-3. 予測値と残差 27-4. 決定係数と重相関係数 27-5. 重回帰分析の実行ーエクセル統計 27-6. 重回帰分析の出力ーエクセル統計 28. 等分散性の検定とWelchのt検定 28-1. F分布 28-2. F分布表 28-3. 等分散性の検定 28-4. Welchのt検定 29. 一元配置分散分析 29-1. 分散分析とは 29-2. 一元配置分散分析の流れ1 29-3. 一元配置分散分析の流れ2 29-4. 一元配置分散分析の流れ3 29-5. 一元配置分散分析-エクセル統計 30. 二元配置分散分析 30-1. 二元配置分散分析の分散分析表1 30-2. 二元配置分散分析の分散分析表2 30-3. 二元配置分散分析の分散分析表3 30-4. 交互作用とは 31. 実験計画 31-1. フィッシャーの3原則 31-2.

研究計画を立ててみよう 9-3. 研究計画を仕上げよう 10. データの読み方 10-1. データを分析して結果をまとめよう1 10-2. データを分析して結果をまとめよう2 10-3. データを分析して結果をまとめよう3 1. 統計ことはじめ 1-1. ギリシャ文字の読み方 1-2. おすすめの書籍と電卓 1-3. 統計学に必要な数学 1-4. 変数の尺度 1-5. 説明変数と目的変数 1-6. 学習スケジュール練習問題を解いてみよう 2. 度数分布とヒストグラム 2-1. 度数分布と累積度数分布 2-2. ヒストグラム 2-3. 階級幅の決め方 2-4. ローレンツ曲線 2-5. ジニ係数 2-6. ジニ係数の求め方 3. さまざまな代表値 3-1. 平均・中央値・モード 3-2. 平均・中央値・モードの関係 3-3. 平均・中央値・モードの使い方 3-4. いろいろな平均 3-5. 歪度と尖度 4. 箱ひげ図と幹葉表示 4-1. 箱ひげ図とは 4-2. 箱ひげ図の見方 4-3. 外れ値検出のある箱ひげ図 4-4. 箱ひげ図の書き方(データ数が奇数の場合) 4-5. 箱ひげ図の書き方(データ数が偶数の場合) 4-6. 幹葉表示 5. データの集計と表現 5-1. データの集計について 5-2. 棒グラフ・円グラフ・折れ線グラフ 5-3. クロス集計表 5-4. 帯グラフ・モザイク図 5-5. 三角グラフ 6. 分散と標準偏差 6-1. 分散 6-2. 標準偏差 6-3. 標準偏差の使い方 6-4. 変動係数 7. 場合の数 7-1. !の使い方 7-2. Pの使い方 7-3. Cの使い方 8. さまざまな事象 8-1. 事象とは 8-2. ベン図 8-3. 余事象・空事象・排反事象 8-4. 和事象 8-5. 積事象 9. 確率と期待値 9-1. 確率 9-2. 確率の計算(数え上げ) 9-3. 確率の計算(順列・組み合わせ) 9-4. 確率の計算(余事象) 9-5. 確率と独立 9-6. 期待値 10. 条件付き確率とベイズの定理 10-1. 条件付き確率とは 10-2. 条件付き確率と独立 10-3. 乗法定理 10-4. ベイズの定理 10-5. 事前確率と事後確率 10-6. ベイズの定理の使い方 11. 確率変数と確率分布 11-1. 確率変数と確率分布 11-2.

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