【大公開！】統計検定準1級に合格！ 使用した参考書一覧

2019年6月に実施した統計検定準1級に合格しました。

準1級は2級の上の級という位置づけであるものの、出題範囲があまりにも広く、一部では範囲を絞って対策できる1級よりも、
広く浅く出題される準1級の方が難しい(?)という話さえも出ています。

そこで、統計検定2級を取って準1級へステップアップしたいけども、出題範囲を見て絶望されている方に、なるべく私のように路頭に迷って何度も不合格にならないよう参考になる書籍を示したいと思ったというのが経緯です。

目次(参考書一覧)

その前に、私の受験遍歴を。
実は、私は統計検定準1級に2回落ちております。
これまでの統計検定関連遍歴ですが、
〇2016年9月　統計検定2級(CBT)取得←これがあっさり取れたので油断した

×2016年11月 統計検定1級 応用統計・人文科学　不合格(無謀)

×2017年6月　統計検定準1級　不合格(出題範囲の学習が完了していなかった)

×2018年6月　統計検定準1級　不合格(論述が全く書けなかった)

〇2019年6月 統計検定準1級　合格(論述もある程度書けた)

というように、無様な遍歴を辿っています。

自分自身の実力不足というのもありますが、なんせ2級と準1級の差が大きすぎるんですね。準準1級が有っても良いと思うくらいです。
↓出題範囲について記載のあるリンクです。
http://www.toukei-kentei.jp/wp-content/uploads/grade1semi_hani_170727.pdf

私は文系上がりなので分かりませんが、理系の人は学部卒業までに本内容をすべて学習完了しているのでしょうか？

前置きはそれくらいにして、書籍紹介をいたします。

分散分析

2018年、2019年は論述で出題され合否を分ける問題になりました。それ以前も毎年1問以上出題されており対策必須です。

これだけ！実験計画法

これだけ！ 実験計画法

分散分析の「ぶ」も知らない状態だったので、全貌を知るため購入しました。

難しい数学は用いず概要を説明するのみですが「乱塊法」や「プーリング」に関する説明もあり十分使用するに足りる本でしょう。

実験計画と分散分析

実験計画法と分散分析 (統計解析スタンダード)

①で概要が分かったため②へ移りました。①で取り扱いの無かった釣合型不完備ブロック計画についての記載もあり、例題も豊富です。①②を合わせれば十分対策できるでしょう。

時系列

こちらも毎年1問は出題されています。対策必須です。

ベーシック計量経済学-第2版

ベーシック計量経済学(第2版)

通常の回帰分析の仮定であるi.i.dの前提を徐々に崩していき、(系列相関や分散不均一に関するテーマ)、そのあと時系列モデルへ移るという流れで非常に分かりやすかったです。

人文・社会科学の統計学

人文・社会科学の統計学 (基礎統計学)

こちらでも代用できると思います。

「自然科学の統計学」が取り上げられがちですが、私はむしろこちらを用いることが多かったかも。

経済・ファイナンスデータの計量時系列分析

経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー)

いわゆる「沖本本」です。準1級にはオーバーワークだと思いますが、辞書としておくのがgoodです。

多変量解析

多変量解析法入門

多変量解析法入門 (ライブラリ新数学大系)

主成分、判別、因子、クラスターはこれでOKです。後は過去問をやるのが良いと思います。因子分析やクラスター分析に関しては出題が少ないので1級の過去問も使いましょう。

ベイズ統計学

基礎からのベイズ統計学

基礎からのベイズ統計学: ハミルトニアンモンテカルロ法による実践的入門

2級レベルの知識があれば、十分に理解できます。これだけで過去に出題のあるマルコフ連鎖やMetropolis-Hastings法も網羅出来るわけですから驚きです。

スパースモデリング

スパースモデリングってなんじゃそれ、ですが、L１正則やL２正則化の話です。

岩波データサイエンスVol.5

岩波データサイエンス Vol.5

これ以上に簡潔に説明されている本を見たことがありません。Lassoが「変数選択」と「罰則項付き回帰」をやっていると分かればしめたものです。

分割表

分割表の統計解析

分割表の統計解析: 二元表から多元表まで (統計ライブラリー)

統計検定2級レベルのχ二乗検定がたびたび出題されます。一方で、グラフィカルモデリングやシンプソンのパラドックスの出題もあるのでこの１冊を持っておけば安心でしょう。

微分・積分

弱点克服-大学生の微積分

弱点克服 大学生の微積分

部分積分・置換積分や偏微分を用いた計算が求められるので、微積分の書籍は1冊ある方が良いです。

【参考】今後出そうなテーマに関する本

準1級は出題範囲から一通り主題された印象がありますが、今後出そうなテーマを。

データ解析のための統計モデリング入門

データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)

「一般化線形モデル」の出題がまだありません。目的変数の分布を正規分布と限定したり、対数を取ってむりやり正規分布にするのではなく、適切な分布を取るための方法が書かれています。

Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書

Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書 第2版 (AI & TECHNOLOGY)

来年度より出題範囲にニューラルネットワークが追加されたことから試験がさらに機械学習よりになる可能性があります。本書はPythonで学ぶと書いてありますが、Pythonが使えなくても、重回帰やロジスティック回帰、最後にはニューラルネットワークまで、導出にしっかりとした数式が記載されており非常に分かりやすかったです。おすすめです。