統計検定準1級を取るための勉強法｜Colorless Green Ideas
はじめに この記事では、統計質保証推進協会が主催している統計検定の準1級を取るための勉強法について、私自身の経験も交えながら紹介していきたいと思う。なお、私は2016年6月に統計検定の準1級を受け、7月に無事合格通知を受け取った。 統計検定とは 統計検定とは、2011年から始まった「統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験」 [1] である。この試験は級別に分かれており、高校程度の統計を問う3級や、大学の基礎科目としての統計学を問う2級などが設定されている。 準1級の特徴 準1級の出題範囲は広いので効率的に勉強しよう [2] 2015年からは、2級よりやや発展的な内容を問う統計検定準1級の試験が年に1回実施されるようになった。この級の出題範囲は、1つ下の2級の出題範囲に比べてかなり広い。このため、合格に向けての勉強に当たっては、広い範囲の内容をうまく処理していくことが重要であろう。
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誤解しやすかったり紛らわしかったりする統計の話達 - Interdisciplinary
統計の話題で、こういう誤りをよく見るなあ、とか、ここら辺はややこしいなあ、的なものを、エッセイ風に書いてみます。 各トピックの最後に、参考資料を紹介したりします。 色々な話題を扱うので、エントリー全体で、このくらいの知識を持っている層向け、みたいな想定はしていないです。下に行くほど、知っている人向けになる、という感じ。 標本数と標本の大きさ 調べたい集団全体から採り出した個体の数の事を、標本数と書くのをよく見かける。でも正確にはこれは、標本の大きさと言う。この違いは、標本という言葉をどのように捉えるか、に起因するもの。標本を、調べたい集団に属する要素と考えるか、含まれる集合と捉えるか。前者で考えると標本数を使う事になるけれど、抽出した集まりそのものを標本とすれば、標本数とは言えなくなる。で、集合に属する要素の数の事を、集合論では大きさというので、それを踏まえて、標本の大きさと言う。 たとえ
統計的学習理論（１）： フィッシャー情報量とクラメールラオ下限と最尤法 - アドファイブ日記（ミラー版）
勉強したことメモ。数式を使わずに書く。 また、行間をスキップせずに、多少くどいかもしれないくらいにきっちり順を追って説明を書いたので長いけどわかりやすくなっているはず。 第一回はベイズの手前まで、最尤法のあたりまでの話をする。 推定量 データを表す確率変数があってその密度関数は何らかのパラメータであらわされているとする。観測したデータから合理的にパラメータを決定するタスクのことを推定という。 推定を世界で最初にガッチリ研究したのはフィッシャーという人で、彼は推定方法の良しあしを判断する基準として、（A）不偏性、（B）有効性、（C）一致性、（D）漸近正規性、（E）十分性、などを考えた。 データからパラメータを推定する手続きは、データの関数として表せる。そういう関数を推定関数、そうやって計算した値を推定量と呼ぶ。 観測されうるデータは確率変数なので、推定量も確率変数となる。 推定量が確率変数だ
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
説明と選抜：統計学における２つの「関心」 - 社会学者の研究メモ
社会学者や経済学者にとって、統計学をベースにした計量分析とは、何かを因果的に説明する道具であるという側面がある。賃金を学歴で説明するというとき、それは他の条件が同じで学歴が変化したときの賃金の変化量を推定する、という意味である。 （記述的な分析手法を含めて）統計学を学ぶ人のほとんどは、この「説明(explanation)」のためにそれを学んでいるのだと考えられる。 しかし統計学には、それとは全く異なった目的が託されることもある。それは「選抜(selection)」である。統計学を選抜に使うというのは、それをアカデミックに活用している研究者からみても、実はあまり馴染みのない考え方である。というのも、あとで詳しく述べるが、選抜は学問的説明とは相容れない考え方だからだ。 しかし選抜は、実践家においては大いに意味がある考え方である。「限られた回数の耐久力テストの結果から、真に優れた個体を選抜する」
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