統計検定準1級を、一回不合格になった後に最優秀成績賞で合格したので、ノウハウをまとめました。

（Qiitaから24.01.05に移行しました）

この記事を読めば、
・統計検定準1級とは
・必要な教材
・暗記していくべきもの
・一発で合格するためには
が明確になると思います！

自己紹介(学習歴)

データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生（2023.12.31時点）

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統計検定準1級とは

大学卒業レベルの応用的な統計学の諸手法の知識を問う試験。2級よりもより発展的、そして実践的なレベルへ。

正直難しかった。2級との難易度の差は、「高校数学1から3に上がった時の難しさ」くらいだと思う。
1級との難易度の差は人によるらしい。

1級は数式をゴリゴリするタイプの試験、準1級は比較的簡単な計算と幅広い範囲の実用性に焦点が当てられている試験と言える。

なので難しさのベクトルは違うけど、難しさの大きさは大差ないらしい。（僕は1級受けてないからよくわからないけど)

試験範囲

機械学習関連の知識を多く得られるので、機械学習をやりたい人にもおすすめ。準1級を取っていれば、機械学習の理論の勉強も楽になる。

トピックを大きく5つに分けると、

1. 基礎的な確率・統計
   確率分布や検定、推定など。2級のさらに先へ
   負の二項分布とか、ガンマ分布とか、ベータ分布とか、、、とにかくいっぱい。

2. 確率過程、回帰分析
   マルコフ過程、ブラウン運動、ランダムウォークなど。最初のボス。
   マルコフ過程は大学でやってたからよかったけど、ランダムウォークとかは最初ほんとに意味わからなかった

3. 多変量解析
   主成分分析、判別分析、クラスター分析、、、
   機械学習の理論に近い。機械学習をちゃんとやるなら、知っておきたいところ

4. データ分析
   時系列解析、標本調査、分割表、欠損値の処理、モデル選択など。
   ここらへんがかなり難しくてきつかった。時系列解析は試験終わってから理解した。笑

5. 種々の応用
   ベイズ法、シミュレーションなどなど。
   理解するにはそれなりの数学の知識が必要で、ベイズ法は合格してから半年経った今、ちゃんと復習してるけどまだよくわかってない

試験について

出題形式

CBT方式（どこかの会場に行って、パソコンで受ける。）5択の選択問題&数値入力問題　むずい。。

僕はおじいちゃんおばあちゃん向けのパソコン教室で受けた。
2級の時は耳栓があったのにしなかったせいで気が散ったけど、今度はちゃんとつけた。

問題について

25-30問程度。時間はちょうど良い。むずい。
一問一問が難しいから、二級よりも時間配分が大切になってくる。

合格水準

100点満点で60点以上合格。合格率は20% くらいらしい。マジでむずい。（公式ページに書いてあったわけではないので定かではないが、ツイッターを見てる感じは、だいたいあってると思う。）

結果がその場でわかるので、会場のおばさんに合格していると褒められる。
下の写真は左が合格した時、右が不合格だった時。

不合格になった時は正直絶対無理だと思ってたのにあと2点だったから本当に悔しかった。
電車を使わず会場から家まで歩いて帰って、敗因をスマホのメモにずっと書いてた。。笑

合格証書は後日郵送される。

おそらくだけど、80点以上で優秀成績賞、85点以上で最優秀成績賞をもらえるっぽい。正しい点数はよくわからない。
これらの賞を取り、個人情報の取り扱いに同意すれば、統計検定の公式ホームページで名前が掲載される。

おすすめ教材

2級の時みたいに、これさえやれば初学者でも大丈夫という本はない。なぜなら範囲が広すぎるから

• 僕のツイート
  要点をギュッとまとめてみた。

• 統計学実践ワークブック
  準1級の公式テキスト。むずい。でも結局これは絶対いる。要点がまとまりすぎていて、理解した後に読み返すととても良い。けど、０から読むのは本当に骨が折れる。ただ、この問題演習が全てできるようになれば、かなり良い。

不合格になった時は、これの詰めが甘かった。過去問も大事だが、 この本の演習問題もすごく大事。これを解けるようにしないと、多分合格は厳しい。できてもギリギリになりそう。

• 統計検定準1級公式問題集
  過去問。6回分が載っている。2級みたいにCBT対応版はまだ出てないので、これをやるしかない。2021年6月はまたなぜかめちゃくちゃ難しいので、解けなくてもご安心を。あと、記述問題が割と難しいが、解くのが面倒だったので理解だけした。

• 統計検定準1級公式暗記集
  僕のツイート。受験前に覚えていった公式を全てまとめたもの。もしかしたらミスがあるかもなので、最終確認はお願いします。たくさん覚えないといけないから大変だったよ、、、

• 僕のツイート
  確率分布の関係をまとめたもの。この頃は（うわあ、2級で出てきた確率分布ってほんの一部だったんだ〜、準1級やばいなあ）とか思ってた。でも、これさえもほんの一部だった。。。

• 十分統計量を直感的に理解する
  十分統計量についてよくわからなかったけど、これをみたらいけた。

• 連続補正について
  連続補正をなぜするのかよくわからなかったけど、これをみたらすぐに理解できた。

• サイコロのネックレス
  教材でもなんでもない。ただ、合格した後嬉しくなって、（統計を勉強する者として、サイコロの一個くらい身につけないと。）と思い、購入。今のところ理系の人にはとてもウケがいいが、文系の人と女の子にはウケが悪い。不思議だ。

不合格になった時の話

結論、準1級を舐めてた。

（大学生の夏休みなんて、朝から晩まで何もない日が2ヶ月もあるんだから、まあ3週間くらい勉強すれば余裕っしょ）とか思ってた7月の僕。
←この時点でミスってる。CODEGYM ACADEMYでアプリ開発やCSの勉強も同時並行していたから1日空いていたわけじゃない

早速試験会場を予約し、統計学ワークブックを開始。

最初の方はほぼ2級と同じ内容で割とすらすら進んでいた。

だがしかし、だんだんと難しくなるワークブック、要点だけをまとめられているためなんでそうなるかわからない自分、そしてやってもやっても進まない数学の本あるあるに襲われた。

確率過程あたりからおやおや？何もわからないぞ？となり始め、さらにスピードダウン。

試験日が近づいても終わらず、結局飛ばし読みしつつ時系列解析、ベイズを捨てて問題演習＆過去問演習。
ほぼ全ての問題が初見では解けず、すぐに答えを確認していた。

僕のTwitterを遡ればわかるが、神頼みをして、試験前の謎の余裕と共に試験会場へ。

わからない問題を飛ばしていたにも関わらず、初めてみる問題たちに戸惑い、時間ギリギリで終了。
結果はあと2点で不合格。

本当に悔しかった。
ここでリベンジを誓った。

合格した時の話

”あの日”から3週間。毎日のように問題演習に励んだ。

わけではなかった。

並行して進めていたCODEGYM ACADEMYの方でアプリ開発の締め切りが迫っていたために思うように勉強が進まず、結局やれたのは2週間もなかったと思う。

前回の反省を活かし、問題演習を多めにこなした。
準1級はとにかく範囲が広い。だけど試験で出せる問題数は限りがある。つまり、全ての単元について薄く広く出るのではないか？という仮説のもと、わからない単元は捨て、わかる単元をしっかりと取ればいい、と考えた。

まあこれをやるとただ資格を取ることが目的になってよくないので、時間がある時に捨てた範囲をやろう、と思い、一旦捨てた。
（ちゃんと時系列解析もベイズも合格後にやり直した。ちゃんと時間に余裕を持って取り組んだらすぐに理解できた。）

試験中は前回と違う問題で出題傾向も違ったが、時間に少し余裕ができ、検算や分からなかった問題をやり直せた。

結果、数問分からなかったが、見事85点で合格できた。

上に載せた試験後にもらえるシートを見るとわかるが、全項目で正答率が大幅にアップしており、基本を落とさないをしっかり実現できた。

結局、諦めなかったこと、落ちてもすぐに敗因分析をして戦略を立て直したことが良かったと思う。

今思えば、統計検定2級ではデータサイエンスをやるのには全然足りないと思う。なんなら準1級でもまだ足りない。
ただ、準1級を取得したことで、その後の機械学習や深層学習の勉強がすごく楽になったと思う。

データサイエンスを詳しくやりたい人にとっては、準1級はとてもおすすめだ。

参考情報

他にも、参考になりそうなことをまとめておく。

• 統計検定準1級役立つ＆関連ツイート集
  僕のツイート。ただ、ツイッターの仕様の変更により、モーメントの編集ができなくなってしまったので、古い情報が含まれていることに注意してください。本当はもっと足していくつもりだったけど、できなくなってこの記事を書いた。

• 優良データサイエンス関連教材をたっくさんまとめてみた
  僕のQiita記事。統計検定準1級以外の優良教材や、僕の学習歴をたっくさんまとめたもの。今後も更新するので、是非是非保存してね

僕のTwitterの高評価ツイートまとめ
僕のTwitterでの過去の発信で、反響があったものをNotionにまとめたページ。統計検定準1級関連や、AI、無料教材の紹介などたくさんまとめてあります😌

最後に

この記事が、少しでも助けになれば、嬉しいです！
役に立った、合格できた、という報告、ツイッターで待ってます😆

Twitterはこちら→@A7_data

統計検定2級についての記事もあるから、そっちもぜひ読んでね

ばいばい