これは何？
統計検定2級を受験し合格したので、その情報まとめです。受験したのは9月ごろでブログ書くの忘れていましたが、先日準1級に合格したのでついでに書くことにしました。
試験の内容にどこまで触れて良いのかわからないので、参考になった書籍を中心に残しておきます。
前提のスペック
私文の学部卒で、数学は独学しています。勉強し始めの段階で書籍で大学初年度の微積、線形代数のマセマレベルはこなしている状態でした。
moocsで海外大学の数学の講座を受けていたりもします。
仕事では未経験入社ながら画像系の機械学習エンジニアをしているので、例えばrecallとprecisionの違い、L1,L2正則化のイメージとかはわかるような状態です。
学習期間
2021年8月〜9月
本格的に試験のための勉強をしたのはこの期間ですが、現職として働き始めたタイミングから少しずつ統計の勉強はしていたので、実質の期間としてはもう少し長いです。
学習方針
僕は学習するときは書籍派なので、Web系のコンテンツは基本使わず、目的にあった書籍を都度購入する方針をとっています。
2級に関しては、結局「各種推定・検定の計算問題が確実に解けるか」がイシューなのでそこの演習ができる本を中心に使いました。
使用した書籍
教材にはオススメ度と熟読度を添えています。「2級合格するために」オススメ、熟読したものを5としています。
基礎数学
2級に関しては基礎数学は高校数学レベルでカバーできるので、まとまった復習はほとんどしていません。たまに数列などで「なんだっけ」となったときは検索してだいたい、ここで解決していました。
基礎的な統計学（インプット）
- 基本統計学
この記事で最も推したい本です。
確率・統計の基本的なインプットはこの本で行いました。説明が丁寧、式変形も行間がほとんどないので1冊目として非常に読みやすいです。（ちょっとくどいくらい）
また、章末問題が非常に豊富なのもオススメポイントです。1章につき30問程度あるので、正直これ1冊でも対策としては十分なくらいです。
オススメ度 5
熟読度 5
- 心理統計学の基礎
基本系でいうと、こちらも読みました。個人的に言い回しが合わず熟読はしていないですが、回帰分析の導入としてのベクトル表現だけは読んで良かったです。後の多変量解析との橋渡しになる考え方なため、読んでおくと後からイメージしやすい箇所があるんじゃないかと思います。
オススメ度 3
熟読度 2
- 統計学入門
家にあったので、パラ見しました。確かに2級レベルの他の書籍と比べると書き方は簡潔ですが、他のブログで言われるほど悪い本ではないと思います。むしろ説明がスッキリしているので、2級合格度、準1級の勉強中に2級範囲の復習を使う段階になって重宝することになるので、手元に置いておいてよかった本です。
オススメ度 3
熟読度 1
基礎的な統計学（演習）
- 過去問
過去問は鉄板なので、まあやったら良いんじゃないかと思います。解説がすごい丁寧とかそういうことは別にないですが、出題の傾向を知るためにやっておきました。
オススメ度 4
熟読度 3
![日本統計学会公式認定 統計検定 2級 公式問題集[2017〜2019年]](https://m.media-amazon.com/images/I/511s3vTO3+L._SL500_.jpg "日本統計学会公式認定 統計検定 2級 公式問題集[2017〜2019年]")
- 統計学演習
演習はむしろこちらをメインに使いました。問題数・レベル共ににちょうどよく、基本統計学の章末問題と比べて、解説が丁寧な点も良かったです。
オススメ度 5
熟読度 4
その他検定対策
- 統計学の時間
Webは基本的に使わないと言いつつ、このサイトだけは目を通しました。基本的な統計学のテキストには載っていない概念をピンポイントで学べるのがよかったです（ラスパイレス、実験計画など）
オススメ度 4
熟読度 2
bellcurve.jp
今後の勉強
次は準1級です、と書くところですが、すでに準1級を取得した上で書いているので、今後については準1級の記事の最後に書きます。
