手法が一気に広がる階級｜統計検定準１級対策を「使い分けの地図」から立て直す

準１級で問われるのは、手法をいくつ知っているかではありません。目の前のデータと目的から、どの手法を持ち出すかを選べるかどうかです。だからこの講座は、手法の一覧ではなく「使い分けの地図」を先に作るところから始めます。

たとえば、主成分分析とクラスター分析。名前はどちらもご存じの方が多いのですが、いざ手元のデータを前にすると、どちらを使うべきか迷ってしまいます。判断の軸はじつは単純で、まとめたいのが「変数」なのか「対象」なのか、それだけです。項目が多すぎて見通しが悪いなら主成分分析で変数をまとめる。顧客や店舗を似たもの同士に分けたいならクラスター分析で対象をまとめる。この一行が言えるかどうかで、選択肢が並んだ問題の解ける速さがまるで変わります。準１級の学習は、こうした判断の軸を手法の数だけ積み上げていく作業です。

授業は、地図の三つの方角に沿って進めます。

• 多変量解析
  主成分分析・判別分析・クラスター分析・因子分析。何をまとめる手法なのかを軸に、出力の読み方までそろえます。
• 時系列解析とベイズ法
  トレンドと季節をどう分けるか、事前の情報をどう更新に使うか。2級までとは考え方の枠組みが変わる部分を丁寧に扱います。
• 実験計画法とモデル選択
  少ない試行で差を見る設計と、複数のモデルから選ぶ基準。機械学習への入口にもなる領域です。

よくある質問

Q．試験はどのような形式ですか。
A．CBT方式で90分、25問から30問程度。5肢選択問題と数値入力問題が出題され、100点満点で60点以上が合格の基準です。会場と日程を選んで受験できます。

Q．2級に合格していませんが、準１級から始めても大丈夫ですか。
A．範囲としては2級の内容をすべて含みますので、まず2級部分の到達度を確認します。不足があればそこを短期間で補ってから準１級の範囲に入ります。

Q．数式の展開が苦手ですが、大丈夫でしょうか。
A．準１級は導出そのものより、手法の意味と解析結果の解釈が中心です。必要な数式は使う場面とセットで説明しますので、記号だけを追う場面はほとんどありません。

Q．業務で使っている分析ソフトに合わせてもらえますか。
A．合わせられます。RやPython、Excelなど、普段お使いの環境で手を動かしながら進めるほうが、試験対策と実務の両方に効きます。

ここで手に入れる使い分けの地図は、統計検定１級の論述に進むときにも、機械学習のモデルを選ぶときにも、そのまま判断の土台として働きます。

なお、受講に前提知識は必要ありません。平均と分散の意味を確かめるところから、やさしく学び直せます。

この試験の対策コース全体（料金・受講の流れ・講師のご紹介）は、統計検定 準1級・1級対策 個別指導のページでご案内しています。

※内容はお客様のご要望等によって変更することがあります。

・統計検定2級に合格し、次に準１級を目指している方
・手法の名前は知っているが、どの場面で使うかを選べない方
・業務でデータ分析を担当し、扱える手法の幅を広げたい方
・機械学習に進みたいが、その前に統計の土台を固めておきたい方
・独学で参考書を開いたものの、範囲の広さで手が止まった方

1)統計検定2級までの総復習
2)統計検定2級+αの理論（条件付き分布、最尤法など）
3)確率過程
4)一般化線形モデル
5)正則化と応用モデル
6)時系列データ解析
7)実験計画法
8)多変量解析Ⅰ（判別分析、SVM、混同行列とROC）
9)多変量解析Ⅱ（主成分分析、クラスタリング、因子分析）
10)ベイズ統計学
11)検定論（ノンパラメトリック検定、分割表解析など）
12)その他のトピック