統計検定 二級 範囲
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. 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. 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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9~62. 統計検定2級のおススメ参考書 - Qiita. 1%であり、過半数を超えています 」といった方が説得力がぐんと増しますね。 具体例②:曜日の偏りを検定することができる χ2乗検定を使えば、 曜日や季節などで偏りがあるか ということを調べることができます。 例えば、平日の売上高として次のようなデータがあります。 月曜:5万円 火曜:5万円 水曜:6万円 木曜:4万円 金曜:6. 5万円 なんとなく、見た目上は水曜と金曜日が売り上げが高い傾向にありますが、これはたまたまなのか、曜日によって偏りがあるのかという判断が可能になります。 曜日に偏りがあれば、発注や人員配置について見直すという戦略を打つことができますね。 具体例③:回帰分析の詳しい説明が可能になる 回帰分析という言葉を聞いたことがあるという人は多いかと思います。 実際にエクセルなどでも簡単に回帰分析ができます。 ただし、分析の際に出てくる 「相関係数」 や 「p値」 、 「自由度調整済み決定係数」 などの意味はわかりますか? このあたりの言葉がわかっていると、「その回帰分析は本当に意味があるのか?」ということが判断可能になります。 受験の結果 2級は6割以上が合格ラインですが、 私は9割の得点ができ無事に合格 できました。 受験後の印象としては、統計検定は実際にありそうなデータを使って問題が出されるので、より 実践的な勉強ができました 。 私は案内が来ませんでしたが、高得点(満点? )だと優秀者表彰もあるようなのでぜひ目指してください。 統計検定の優秀者って名乗れるとかっこいいですよね。 あくまで印象ですが、過去問よりも本番の問題は難しかったような気がします。 過去問ではだいたい満点行けるかなと思っていたのですが、少し怪しい問題がありました。 (それがCBTだからなのかはわかりません) 終わりに 今後はプラグラミングの義務教育化も始まり、統計分野は必須科目に間違いなくなります。 今のうちに統計分野について詳しくなっておくと、受験はもちろん社会人になっても役に立ちます。 CBTで気軽に受験ができるのでまずは参考書を買ってみてください。
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学習指導要領の改訂に伴い、2020年4月より、従来の検定試験およびCBT方式試験の出題範囲が改訂されます。範囲表を確認の上、受験ください。 なお、2級については出題範囲は変更しませんが、文言の整理をしました。 改訂日 2018年12月14日 実施日 CBT方式試験 2020年4月より PBT方式試験 2020年6月より ・ 統計検定 2 級 ・ 統計検定 3 級 ・ 統計検定 4 級 各種別のページにてご確認ください。
【統計検定3級対策】出題範囲、勉強時間の目安や難易度までわかりやすく解説
離散型確率分布と確率質量関数 11-3. 連続型確率分布 11-4. 確率密度と確率密度関数 11-5. 連続型確率分布と確率1 11-6. 連続型確率分布と確率2 12. 累積分布関数と確率変数の期待値・分散 12-1. 累積分布関数とは 12-2. 累積分布関数の性質 12-3. 確率変数の期待値 12-4. 期待値の性質 12-5. 確率変数の分散 12-6. 分散の性質 13. いろいろな確率分布1 13-1. 二項分布 13-2. 二項分布の期待値と分散 13-3. ポアソン分布 13-4. ポアソン分布の期待値と分散 13-5. 幾何分布 13-6. 幾何分布の期待値と分散 14. いろいろな確率分布2 14-1. 正規分布 14-2. 正規分布の再生性と標準正規分布 14-3. 標準化したデータの使い方 14-4. 標準正規分布表 14-5. 標準正規分布表の使い方1 14-6. 標準正規分布の使い方2 15. いろいろな確率分布3 15-1. 指数分布 15-2. 離散一様分布 15-3. 連続一様分布1 15-4. 連続一様分布2 15-5. 2変数の確率分布 15-6. 2変数の期待値と分散 16. 標本と抽出法 16-1. 母集団と標本 16-2. 全数調査と標本調査 16-3. 標本の抽出方法 16-4. 研究デザイン 17. 大数の法則と中心極限定理 17-1. 【統計検定3級対策】出題範囲、勉強時間の目安や難易度までわかりやすく解説. 大数の法則1 17-2. 大数の法則2 17-3. 中心極限定理1 17-4. 中心極限定理2 18. 母平均の点推定 18-1. 点推定とは 18-2. 母平均の点推定と推定量・推定値 18-3. 推定量の性質 18-4. 標本分散と不偏分散 18-5. 標準偏差と標準誤差 19. 母平均の区間推定(母分散既知) 19-1. 区間推定とは 19-2. 母平均の信頼区間の求め方(母分散既知) 19-3. 95%信頼区間のもつ意味 19-4. さまざまな信頼区間(母分散既知) 20. 母平均の区間推定(母分散未知) 20-1. 標本とt分布 20-2. t分布表 20-3. 母平均の信頼区間の求め方(母分散未知) 20-4. 母平均の信頼区間の求め方(母分散未知)-エクセル統計 20-5. さまざまな信頼区間(母分散未知) 20-6. 母平均の差の信頼区間 21. 母比率の区間推定 21-1.
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支払方法:銀行振込又はクレジットカード払いが利用できます。 2.