統計検定準１級は非常に出題範囲が広いです。統計学の基礎から機械学習にまで範囲が及びます。
ここでは、準１級を攻略するにあたってお勧めするテキストを列挙します。本サイトでは、ここに挙げたテキストについて演習問題を中心に解説も行っていきます
なお、本サイト運営者たちはここで挙げるテキストの著者、出版社とはなんの関わりもありません。
準１級出題範囲
準１級の出題範囲は統計検定の公式ページに公開されています。
https://www.toukei-kentei.jp/wp-content/uploads/grade1semi_hani_170727.pdf
この出題範囲についてここでは、以下のように分割して考えたいと思います。
| ID | 大分類 | 統計検定出題範囲（大項目） |
| 1 | 数理統計の基礎 | 確率と確率変数、種々の確率分布、統計的推測、マルコフ連鎖と確率過程、 分散分析と実験計画法、標本調査法、多変量解析、分割表 |
| 2 | 機械学習の基礎 | 回帰分析、欠測値、モデル選択、ベイズ法、シミュレーション |
| 3 | 時系列分析の基礎 | 時系列解析 |
お勧めテキスト
準１級全体
- 日本統計学会編, 「統計学実践ワークブック」, 2020, 学術図書出版社
- 全体をカバーするテキストとして、公式認定されている
- しかし、準１級は前述の通り範囲が広いので、本テキストだけではその内容を把握するのは難しい
- 習得済みの知識の確認や全体の把握に向いている
数理統計の基礎
- 東京大学教養学部統計学教室編, 「統計学入門」, 1991(初版), 東京大学出版会
- 色々なところで紹介される有名書籍
- 統計学の基礎がかっちりと書かれている
- 古い書籍ではあるので、記載内容が古い部分もある
- 東京大学教養学部統計学教室編, 「自然科学の統計学」, 1992(初版), 東京大学出版会
- 上記「統計学入門」の続編（３部構成の３冊目）
- 回帰モデル、実験データの分析など応用的な内容が豊富
- 久保川, 「現代数理統計学の基礎」, 2017, 共立出版
- 「統計学入門」と範囲は重なる部分が多いが、証明が豊富でわかりやすい
- 永田, 「サンプルサイズの決め方」, 2003, 朝倉書店
- 統計的仮説検定は、考え方として背理法をベースにしている
- そのため直感的に理解しにくい面があるが、本書では仮説検定の基礎的な考え方、また、検定における誤り（第１種の過誤、第２種の過誤）について丁寧に解説されており、仮説検定の基礎的な考え方を理解するのに役立つ
機械学習の基礎
- C.M.ビショップ(著), 元田ら(訳), 「パターン認識と機械学習 上」
- 確率モデルを基礎として、回帰やパターン認識を包括的に扱った名著
- 内容的には難解な面もあるので、難しいと感じたらこの下の書籍が良い
- 久保, 「データ解析のための統計モデリング入門」, 2012(第1刷), 岩波書店
- 確率モデルの基礎的な考え方を理解するのに役立つ
- ただし、本書は統計検定の範囲に直接関わる部分は多くはない。確率モデルやベイズ法の基礎的な考え方を理解する上で役に立つ
時系列分析の基礎
- 沖本, 「計量時系列分析」, 2010, 朝倉書店
- 時系列分析について、定常過程からかっちりと書かれている
- ただし、状態空間モデルについてはあまり書かれていない（統計検定では状態空間モデルに関する問題はほとんど出てきた実績がない）
