はじめに
標題の通り、どんなスキルレベルがあるのか確認
https://www.datascientist.or.jp/common/docs/skillcheck.pdf
統計数理基礎；
https://qiita.com/iwasaki_kenichi/items/25d55bcd872121b1015c
予測；
https://qiita.com/iwasaki_kenichi/items/3c2755e0b29669c11fbe
検定／判断
|No|スキルカテゴリ|スキルレベル|サブカテゴリ|データサイエンス力：チェック項目|必須スキル|
|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
|1 |検定/判断| ★ | 検定/判断| 点推定・区間推定の意味を理解している| |
|2 |検定/判断| ★ | 検定/判断| 帰無仮説・対立仮説の意味を理解している| ◯|
|3 |検定/判断| ★ | 検定/判断| 第1種の過誤、第2種の過誤、p値、有意水準の意味を理解している| |
|4 |検定/判断| ★ | 検定/判断| 片側検定、両側検定の意味を理解している| |
|5 |検定/判断| ★ | 検定/判断| 対応のあるデータ、対応のないデータの意味を理解している| |
|6 |検定/判断| ★ | 検定/判断| 平均値、分散、平均値の差の検定手法を知っている| |
|7 |検定/判断| ★★| 検定/判断| t検定を理解して、パラメトリックな2群の検定を活用することができる| ◯| |
|8 |検定/判断| ★★| 検定/判断| 様々な分散分析の考え方（一元配置、多重比較、二元配置）を理解して、パラメトリックな多群の検定を活用することができる| |
|9 |検定/判断| ★★| 検定/判断| ウィルコクソン検定（マンホイットニーのU検定）を理解して、ノンパラメトリックな2群の検定を活用することができる| |
|10 |検定/判断| ★★| 検定/判断| クラスカル・ウォリス検定を理解して、ノンパラメトリックな多群の検定を活用することができる| |
|11 |検定/判断| ★★| 検定/判断| カイ二乗検定、フィッシャーの直接確率検定を理解して、分割表における群間の関連性の検定を活用することができる| |
おわりに
検定／判断は、2番目の帰無仮説・対立仮説の理解が必須であるのと、と7番目のt検定とパラメトリック検定を活用するのが必須項目でした。
大学の教養科目で習いましたが、ほとんど覚えていないですね。
帰無仮説・対立仮説は下記サイトがわかりやすいです。
https://to-kei.net/hypothesis-testing/about-2/