この記事について
先日統計検定２級の試験を受けてきました。方式はパソコンで受験するCBT方式で、受けたその後に合否が分かり見事合格！結果は63/100点（合格ラインは60点なのでギリギリ）だったので全く余裕な合格ではありませんでした。
なぜ１週間しか勉強期間なかったのかというと、日々の仕事が忙しく勉強時間が取れなく、流石に試験１週間前は勉強時間を確保しないとヤバイ、、ということで死ぬ気で確保しました。
（でも試験前日は結局仕事になってしまい、実質勉強時間は6日×3時間）
なのでこの記事は、試験を受けようとしているけど私と同じ状態（≒日々勉強時間が取れない状態）で試験に受かるためには何から勉強したら良いのか最短なのか、という点でご参考になれば幸いです。
（もちろん試験範囲をちゃんと全て勉強して余裕で合格するのに越したことはありません）
まず統計検定２級について
以下のサイトにまとまっております。
- 統計検定２級の概要
- 統計検定２級試験範囲
- CBT受験について
試験１週間前の統計に関する知識
- 平均、分散、標準偏差あたりの知識はある
- 機械学習を学んでいたので線形回帰についての知識はある
- 確率の計算は好きではないがまあできる
- 検定は存在は知っているが、実際の計算はほぼしたことない
- その他の知識はほぼ無し
なぜ統計検定２級を受けるのか
統計検定２級を受けた理由について記載しておきます。
実は私は半年前から機械学習をメインとした仕事についているのですが、機械学習のアルゴリズムに関しては詳しいものの、たまに確率分布がキモとなるアルゴリズム（LDA,Tsneなど）の中身がよく理解できないことがあり、これはこの確率分布（<統計学）の分野は勉強した方が良いなと思ったからです。
かつ、「機械学習をメインとしてます」と統計学をメインとしてる人に言うと「本当に数理的に理解した上で使ってるの？」と思われることが多く、単に「機械学習ライブラリを振りまわす人」と思われることがあるのでそれは避けたいなと思うこともありました。
・・・よって統計検定２級について勉強し取得することで
機械学習を統計的な観点をちゃんと理解した上で扱いたい
他の人から機械学習を統計的な観点でちゃんと理解した上で扱っていると思われたい
と思ったことが理由です。
１週間で受かるための勉強法
勉強範囲
まず内容を勉強することは不可能なため、勉強の範囲はほぼほぼ分布と検定（ベルヌーイ試行，二項分布，ポアソン分布，幾何分布，一様分布，指数分布，正規分布，標準正規分布，標準正規分布表の利用，ｔ分布，カイ二乗分布とそれを利用した検定）のみとしました。（F分布などの複雑な分布は時間がなくて飛ばしました。）
これを勉強範囲とした理由は、過去問を眺める感じこのあたりから出題がほとんどで、これをやっておけば他をトチっても７割は安定して取れそうと言う感じだったからです。
もうこれしかやってる時間がないってのもありましたが。。笑
勉強材料
以下の２つに絞りました。
- 統計webを１周解く
- 過去問を数周解く
統計webについて
統計webは基本的な統計学の内容をカテゴリに分け、問題と解説が記載されているサイトです。
かなりサイト自体が見やすく、問題解説も丁寧にまとまっています。そして何よりも掲載範囲が統計検定２級の範囲に納まっているので、このサイトについて勉強すれば統計検定２級の範囲をだいたい勉強したことになります。
まずこちらを１通り学習すると試験範囲の全体像が把握できて良いと思います。
過去問について
過去問ですが、筆記試験の前回の問題と解答は公式サイトに掲載されています。
しかし、こちらは解説がないので知識がない状態で解いても分からない問題については理解するのが難しくあまり効率的ではないと思います。
私は別の公式問題集「日本統計学会公式認定 統計検定 2級 公式問題集[2012~2014年]」を購入し、統計webを解いたあとはひたすらこれを解いていました。
実質２周解いたのですが、２周目からは大体問題を見る感じ「あー、これはこういうパターンね」という感じで解き方がすぐわかるようになる問題もあり、段々と理解してきた感じが得られました。
実際の試験はどうだったのか
で、実際の試験はどうだったのか・・・というと、試験序盤は過去問と同じような確率を問う問題が出てきたので良かったのですが、後半は検定の中でもF検定の問題がなぜか多く出てきて 「ヤバい」 という感じでした。
解いてた過去問がちょっと古かったから？と思ったのですが 、最近の過去問を解いたとしても逆にその問題は出にくいのでは？とも思ったので、勉強にかけた時間を考えるとこれはしょうがない事故だったのではないかと思っております。
試験を終えて
めでたしめでたし・・ ということで、次はディープラーニングの検定でも受けようかと思っております。