1.統計学と機械学習の関係性

統計学はデータを要約したり解釈したりする上での『説明』を目的としています。一方で、機械学習はデータを用いた『予測』を目的としています。この二分野はともにデータを活用して目的を果たす学問であるため、親和性が非常に高いです。回帰分析のように、統計的手法を機械学習に持ち込んだ例もあります。機械学習は統計学の応用分野的な立ち位置であると考えることもできます。

2.統計検定とは

「統計検定」は、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験、とされています。統計検定2級は大学1、2年教養レベルであり、統計検定1級は大学専門課程(3,4年次）修了レベルです。1級があまりにも難しく、2級と1級のレベル差が大きいため、その中間の準1級が橋渡し的な役割で2015年に新たに登場しました。

3.準1級について

準1級の合格率は20%ほどで、やや難しい試験であることがわかります。統計検定公式サイトによると、「統計検定準1級は、2級までの基礎知識をもとに、実社会の様々な問題に対して適切な統計学の諸手法を応用できる能力を問うもの」とされています。この文言の通り、難解な積分計算が多く専門的で深い理解が必要な一級と比べ、準一級は幅広い知識を必要とし、実社会への応用に重点を置いた問題が多いです。

（出典：統計検定公式サイト）

4.統計学の試験なのになぜ機械学習に役立つのか

準1級は特に応用力を重視しているため、統計学の応用分野とも言える機械学習領域の出題が多い傾向にあります。
出題範囲が広いため普段あまり使ってこなかった統計的手法、機械学習手法にも触れることができ、機械学習を行う際の視野が広がります。
今までpythonやRなどの既存ライブラリに任せていた計算を自分の手で行うことで、曖昧だった理解が鮮明になります。

自己符号化器やPCAなどの機械学習領域の出題例
（統計検定準一級試験内容出典：統計検定公式サイト）

以上の理由から、統計検定準1級の勉強は機械学習に役立ちます。

5.おわりに

統計検定準1級は最近CBT化され、様々な地域でいつでも受験できるようになりました。また、公式の過去問集やワークブックも発売され、対策がしやすい環境になってきています。ぜひ受験してみてください。

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参考サイト
統計検定公式サイト：https://www.toukei-kentei.jp/

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統計検定準1級の勉強は機械学習に役立つ