先週末に統計検定準1級を受けてきて、無事合格しました。

…と書くとカッコいいのですが、実際は あと1問落としていたら不合格 というギリギリのラインでした。受かったのは事実なので喜んではいますが、「もう少しちゃんと勉強しておけばよかったな」というのが本音です。

これから準1級を受けようと思っている人に、何か参考になればと思って、少し詳しめに体験記を残しておきます。「1か月でいけるの？」「2級持ってないけど大丈夫？」みたいなところが気になっている人に届くと嬉しいです。

自分のバックグラウンド

まず前提として、自分のスペックを共有しておきます。ここがズレていると「お前だから受かったんだろ」案件になりがちなので。

「2級を飛ばして準1級から受けて大丈夫なの？」とよく聞かれます。数学に苦手意識がなければ、準1級からのスタートで問題ありません。自分も2級なしでいきなり受けました。

そもそも統計検定って何種類あるの？

受験を考え始めたとき、名前が紛らわしくて混乱したので整理しておきます。統計検定には大きく3系統あります。

今回受けたのはこのうちの 統計検定準1級 です。名前が似ていて紛らわしいので、申し込むときは間違えないように。

これだけです。逆に言うと、これ以上はできませんでした。

試験は 全部で25問くらい 出題されて、6割正解すると合格 です。なので「満点を取りにいく」というより「落とせる問題を見極めて6割を死守する」ゲームだと思っておくといいです。

ちなみに準1級はCBT形式（コンピュータで受験する形式）なので、好きな時間に好きな場所で受けられるのはありがたいポイントでした。

準1級の出題は、ざっくり「確率」「統計的推測（検定）」「多変量解析（モデル）」あたりが中心です。せっかくなので 自分が本番でどれくらい取れたか という数字も一緒に晒しておきます。

高校でやった「数Iの確率」の応用問題、というイメージです。応用なので難しいのですが、準1級に合格するなら絶対に落とせない問題群です。ここを落とすと、合格自体が厳しくなります。

自分はここで8割取れていました。逆に言うと、ここで点を稼げたから合格できた、という側面が大きいです。

t検定やカイ二乗検定など、複雑なやつがたくさん出てきます。検定自体ほぼ初見だったので、ここが一番しんどかったです。数学系や情報系でない人にとっては、たぶんここが最大の難所です。

実際、本番でも 半分しか合っていません。準1級はほとんどが選択問題なので、「見たことある式」「いかにも答えっぽい式」を選んで、命綱一本でなんとか渡っていくような感覚でした。何が正解で何が不正解なのか、自分でも分かっていない状態です。

ここは数学が得意な人ほど強い印象があります。

「このデータにはどのモデルが合うか」「この数式に対応する予測線はどれか」みたいな問題が並びます。普段から機械学習のコンペに出ている人なら、そこまで身構えなくて大丈夫だと思います。自分は本番で76%取れました。

ただし、数学的な素養（というか感覚）を要求される問題が多いので、合う合わないの個人差は大きい気がします。

自分はこの分野が存在することを、試験を受けてから知りました。 対策ゼロで挑んで44%、ほぼ取れていません。

ここをしっかり対策するのは、たぶん優秀成績（優秀賞）を狙う層の話です。自分のように「まず合格できればOK」という人は、ここに時間を使うよりほかを固めたほうがいいと思います。

分野別の所感をふまえて、自分なりの結論はこうです。

「統計的推測（検定）」か「多変量解析」のどちらか一方をしっかりマスターするのが、合格への最短経路。

両方を完璧にするのは大変なので、自分の得意な側に寄せるのが現実的です。

そのうえで、確率は全員が落とさない。この前提で6割を組み立てるイメージです。自分の場合は多変量解析が合ったので、検定が半分でも確率と合わせてなんとか滑り込めました。

最後に、これから受ける人へのメッセージとして。

1か月、1日3時間でもギリギリ届く、というサンプルのひとつになれば。これから受ける方、頑張ってください。