統計検定準1級 解説 〜過去問解答例・解説 & 公式ワークブックの解答例・解説〜

統計検定準一級の過去問解説を行います。


統計検定準1級 解説記事目次

解答例と解説の記事を投稿次第、ここにリンクを張ります。なお問題文については掲載していません。

2021年6月実施

選択問題及び部分記述問題

問1  問2 問3 問4 問5 問6 問7 問8 問9 問10 問11 問12

論述問題

問1 問2 問3

2019年6月実施

選択問題及び部分記述問題

問1 問2 問3 問4 問5 問6 問7 問8 問9 問10 問11 問12

論述問題

問1 問2 問3

2018年6月実施

選択問題及び部分記述問題

問1 問2 問3 問4 問5 問6 問7 問8 問9 問10 問11 問12 問13

論述問題

問1 問2 問3

2017年6月実施

選択問題及び部分記述問題

問1 問2 問3 問4 問5 問6 問7 問8 問9 問10 問11 問12 問13 問14

論述問題

問1 問2 問3

2016年6月実施

選択問題及び部分記述問題

問1 問2 問3 問4 問5 問6 問7 問8 問9 問10 問11 問12 問13 問14

論述問題

問1 問2 問3

2015年6月実施

選択問題及び部分記述問題

問1 問2 問3 問4 問5 問6 問7 問8 問9 問10 問11 問12 問13 問14 問15 問16

論述問題

問1 問2 問3

抑えておきたい数学知識

「統計学を学ぶにあたって抑えておきたい数学入門」の「準$1$級」で詳しく取り扱った。

ワークブック解説目次

Ch.1 事象と確率

条件付き確率とベイズの定理』 『確率関数』 『期待値

問1.1 問1.2 問1.3

Ch.2 確率関数と母関数

累積分布関数』 『同時確率密度関数』 『条件付き確率密度関数』 『母関数

問2.1 問2.2 問2.3

Ch.3 分布の特性値

期待値・分散』 『共分散

問3.1 問3.2 問3.3

Ch.4 変数変換

変数変換にあたってのフローチャート』 『変数変換と置換積分(演習)』 『ヤコビアンの図形的解釈(演習)

問4.1 問4.2

Ch.5 離散型分布

ベルヌーイ分布』 『二項分布

問5.1 問5.2 問5.3 問5.4 問5.5

Ch.6 連続型分布と標本分布

正規分布』 『指数分布

問6.1 問6.2 問6.3 問6.4

Ch.7 極限定理、漸近理論

確率収束の定義』 『大数の法則、中心極限定理』 『デルタ法

例7.1 例7.2 例7.3 例7.4 例7.5 問7.1 問7.2

Ch.8 統計的推定の基礎

有効推定量とクラメル・ラオの不等式』 『漸近有効性・漸近正規性』 『ジャックナイフ推定量

例8.1 例8.2 例8.3 例8.4 問8.1 問8.2 問8.3

Ch.9 区間推定

問9.1 問9.2

Ch.10 検定の基礎と検定法の導出

問10.1 問10.2 問10.3

Ch.11 正規分布に関する検定

問11.1 問11.2

Ch.12 一般の分布に関する検定法

例12.1 例12.2 例12.3 問12.1 問12.2 問12.3

Ch.13 ノンパラメトリック法

ウィルコクソンの順位和検定』 『並べ替え検定』 『符号付き順位検定

例13.1 例13.2 例13.3 例13.4 例13.5 問13.1

Ch.14 マルコフ連鎖

状態確率ベクトルと推移確率行列』 『定常分布の数式表記』 『パラメータ推定』 『状態確率ベクトル・確率行列・定常分布(演習)』 『マルコフ連鎖のパラメータ推定(演習)

例14.1 例14.2 例14.3 問14.1 問14.2 問14.3

Ch.15 確率過程の基礎

確率過程の定義・概要』 『ブラウン運動のパラメータ推定

例15.1 例15.2 問15.1 問15.2

Ch.16 重回帰分析

正規方程式』 『決定係数と相関係数(演習)

問16.1 問16.2 問16.3

Ch.17 回帰診断法

例17.1 問17.1

Ch.18 質的回帰

ロジスティック回帰の対数尤度の導出(演習)』 『合成関数の微分を用いたロジスティック回帰における勾配計算(演習)』 『ポアソン回帰の対数尤度と勾配の導出(演習)

問18.1 問18.2 問18.3 問18.4

Ch.19 回帰分析その他

生存時間解析・ハザード関数』 『指数分布のハザード関数』 『ハザード関数と微分方程式

問19.1 問19.2 問19.3 問19.4

Ch.20 分散分析と実験計画法

$1$元配置分散分析』 『$2$元配置分散分析

問20.1 問20.2 問20.3 問20.4 問20.5 問20.6 問20.7

Ch.21 標本抽出法

有限母集団からの非復元抽出』 『標本配分法

例21.1 例21.2 問21.1 問21.2 問21.3

Ch.22 主成分分析

二乗和の変形(数学)』 『ベクトルでの微分(数学)』 『主成分分析の導出・固有値の解釈

例22.1 例22.2 問22.1

Ch.23 判別分析

フィッシャーの線形判別の導出』 『$2$次判別分析

問23.1 問23.2 問23.3

Ch.24 クラスター分析

問24.1

Ch.25 因子分析・グラフィカルモデル

$1$因子の因子分析』 『多因子の因子分析』 『構造方程式

例25.1 例25.2 問25.1 問25.2

Ch.26 その他の多変量解析手法

多次元尺度構成法

問26.1

Ch.27 時系列解析

問27.1 問27.2 問27.3 問27.4

Ch.28 分割表

例28.1 問28.1 問28.2 問28.3

Ch.29 不完全データの統計処理

欠測メカニズム』 『削除法・代入法

例29.1 例29.2 問29.1

Ch.30 モデル選択

問30.1 問30.2

Ch.31 ベイズ法

ベイズ推定量・MAP推定量(Python)』 『共役事前分布』 『ベイズ線形回帰と予測分布

例31.1 例31.2 例31.3 問31.1 問31.2 問31.3 問31.4

Ch.32 シミュレーション

逆関数法の原理』 『逆関数法と指数分布』 『逆関数法とワイブル分布』 『逆関数法とロジスティック分布』 『逆関数法とコーシー分布

例32.1 例32.2 例32.3 例32.4 例32.5 例32.6 例32.7 例32.8 問32.1