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/