以前にも載せてましたが, 数理情報学科の確率統計(系科目)との内容のマッピングで, 科目の内容を最近のものに更新+誤りもちょっと修正.
二項分布は確率統計及び演習Iでやるようになりました. 時系列解析は, 計算科学☆演習Bで扱うようになりました(が, 自分で勉強してもなんとかなりそう).
確率統計及び演習I(2016)で○がついてない(そして実際に出題されている)ところをカバーしろってことですよね.
不足分を補うための教材をLearn Math Moodleに制作中です.
統計検定2級出題範囲表(統計検定公式ページ) http://www.toukei-kentei.jp/wp-content/uploads/grade2_hani_140901.pdf
2級
大分類 |
小分類 |
事項 |
生活の中の統計技術(2016) |
確率統計及び演習I(2016) |
確率統計及び演習II(2016) |
計算科学及び実習B(2016) |
大学院科目群 |
データソース |
身近な統計 |
調べる場合のデータソース、公的統計など |
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データの分布 |
データの分布の記述 |
質的変数(カテゴリカル・データ) |
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○ |
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データの分布 |
データの分布の記述 |
量的変数(離散値、連続値) |
○ |
○ |
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データの分布 |
データの分布の記述 |
棒グラフ、円グラフ |
○ |
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データの分布 |
データの分布の記述 |
幹葉図 |
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○ |
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データの分布 |
データの分布の記述 |
度数分布表・ヒストグラム、 |
○ |
○ |
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データの分布 |
データの分布の記述 |
累積度数グラフ |
○ |
○ |
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データの分布 |
データの分布の記述 |
分布の形状(右に裾が長い、左に裾が長い、対称、ベル型、一様、単峰、多峰) |
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○ |
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1変数データ |
中心傾向の指標 |
平均値 |
○ |
○ |
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1変数データ |
中心傾向の指標 |
中央値、最頻値(モード) |
○ |
○ |
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1変数データ |
ばらつきの指標 |
分散(n–1で割る)、標準偏差、範囲(最小値、最大値)、四分位範囲(四分位偏差) |
○ |
○ |
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1変数データ |
ばらつきの指標 |
箱ひげ図 |
○ |
○ |
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1変数データ |
ばらつきの指標 |
ローレンツ曲線、2つのグラフの視覚的比較、カイ二乗値(一様な頻度からのずれ) |
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1変数データ |
中心とばらつきの活用 |
偏差 |
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○ |
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1変数データ |
中心とばらつきの活用 |
標準化(z得点) |
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○ |
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1変数データ |
中心とばらつきの活用 |
変動係数 |
|
○ |
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1変数データ |
中心とばらつきの活用 |
指数化 |
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2変数データ |
散布図と相関 |
散布図、相関係数、共分散 |
○ |
○ |
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2変数データ |
散布図と相関 |
層別した散布図、相関行列、みかけの相関(擬相関)、偏相関係数 |
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2変数データ |
カテゴリカルデータ |
度数表、2元クロス表 |
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○ |
○ |
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データの活用 |
単回帰と予測 |
最小二乗法 |
○ |
○ |
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データの活用 |
単回帰と予測 |
変動の分解 |
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|
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|
○ |
データの活用 |
単回帰と予測 |
決定係数、回帰係数 |
○ |
○ |
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データの活用 |
単回帰と予測 |
分散分析表、観測値と予測値、残差プロット |
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|
○ |
|
○ |
データの活用 |
単回帰と予測 |
標準誤差 |
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データの活用 |
単回帰と予測 |
変数変換 |
|
○ |
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データの活用 |
時系列データの処理 |
成長率、指数化、幾何平均、系列相関・コレログラム、トレンド、平滑化(移動平均) |
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○ |
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推測のためのデータ収集法 |
観察研究と実験研究 |
観察研究、実験、調査の設計、母集団、標本、全数調査、標本調査、ランダムネス、無作為抽出 |
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推測のためのデータ収集法 |
標本調査と無作為抽出 |
標本サイズ(標本の大きさ)、標本誤差、偏りの源、標本抽出法(系統抽出法、層化抽出法、クラスター抽出法、多段抽出法) |
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推測のためのデータ収集法 |
実験 |
実験のデザイン(実験計画)、フィッシャーの3原則 |
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確率モデルの導入 |
確率 |
事象と確率、加法定理 |
○ |
○ |
|
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確率モデルの導入 |
確率 |
条件付き確率、乗法定理、ベイズの定理 |
|
|
○ |
|
|
確率モデルの導入 |
確率変数 |
離散型確率変数 |
○ |
○ |
|
|
|
確率モデルの導入 |
確率変数 |
連続型確率変数 |
○ |
○ |
|
|
|
確率モデルの導入 |
確率変数 |
確率変数の期待値・分散・標準偏差 |
○ |
○ |
|
|
|
確率モデルの導入 |
確率変数 |
確率変数の和と差(同時分布、和の期待値・分散) |
|
|
○ |
|
|
確率モデルの導入 |
確率変数 |
2変数の共分散・相関 |
|
○ |
|
|
|
確率モデルの導入 |
確率分布 |
ベルヌーイ試行 二項分布 |
|
○ |
|
|
|
確率モデルの導入 |
確率分布 |
ポアソン分布、幾何分布 |
|
|
○ |
|
|
確率モデルの導入 |
確率分布 |
一様分布 |
|
○ |
|
|
|
確率モデルの導入 |
確率分布 |
指数分布 |
|
|
○ |
|
|
確率モデルの導入 |
確率分布 |
正規分布 |
○ |
○ |
|
|
|
確率モデルの導入 |
確率分布 |
2変量正規分布 |
|
|
○ |
|
|
推測 |
標本分布 |
独立試行 |
|
○ |
○ |
|
|
推測 |
標本分布 |
標本平均の期待値・分散 |
○ |
○ |
|
|
|
推測 |
標本分布 |
チェビシェフの不等式 |
|
○ |
|
|
|
推測 |
標本分布 |
大数の法則、中心極限定理 |
|
○ |
○ |
|
|
推測 |
標本分布 |
二項分布の正規近似 |
|
○ |
|
|
|
推測 |
標本分布 |
連続補正 |
|
|
|
|
|
推測 |
標本分布 |
母集団、母数(母平均、母分散) |
|
○ |
|
|
|
推測 |
標本分布 |
標準正規分布、標準正規分布表の利用 |
○ |
○ |
|
|
|
推測 |
標本分布 |
t分布 |
|
○ |
○ |
|
|
推測 |
標本分布 |
カイ二乗分布 |
|
○ |
○ |
|
|
推測 |
標本分布 |
F分布表の活用、上側確率点(パーセント点) |
|
|
○ |
|
|
推測 |
標本分布 |
上側確率点(パーセント点) |
|
○ |
|
|
|
推測 |
推定 |
点推定、推定量と推定値 |
|
○ |
|
|
|
推測 |
推定 |
有限母集団 |
|
|
|
|
|
推測 |
推定 |
一致性、不偏性 |
|
○ |
|
|
|
推測 |
推定 |
信頼区間、信頼係数 |
○ |
○ |
|
|
|
推測 |
推定 |
正規母集団の母平均・母分散の区間推定 |
○ |
○ |
|
|
|
推測 |
推定 |
母比率の区間推定 |
|
○ |
|
|
|
推測 |
推定 |
相関係数の区間推定 |
|
|
|
|
|
推測 |
推定 |
正規母集団の母平均の差・母分散の比の区間推定 |
|
|
○ |
|
|
推測 |
推定 |
母比率の差の区間推定 |
|
|
○ |
|
|
推測 |
仮説検定 |
仮説検定の理論、p値、帰無仮説と対立仮説 |
|
○ |
|
|
|
推測 |
仮説検定 |
両側検定と片側検定 |
|
|
○ |
|
|
推測 |
仮説検定 |
第1種の過誤と第2種の過誤、検出力 |
○ |
○ |
|
|
|
推測 |
仮説検定 |
母平均の検定 |
○ |
○ |
|
|
|
推測 |
仮説検定 |
母分散の検定 |
|
○ |
|
|
|
推測 |
仮説検定 |
母比率の検定 |
|
○ |
|
|
|
推測 |
仮説検定 |
母平均の差の検定(分散既知、分散未知であるが等分散、分散未知で等しいとは限らない場合) |
|
|
○ |
|
|
推測 |
仮説検定 |
母分散の比の検定 |
|
|
○ |
|
|
推測 |
仮説検定 |
母比率の差の検定 |
|
|
○ |
|
|
推測 |
仮説検定 |
適合度検定 |
|
|
○ |
|
|
推測 |
仮説検定 |
独立性の検定 |
|
|
○ |
|
|
線形モデル |
回帰分析 |
回帰直線の傾きの推定と検定 |
○ |
○ |
|
|
|
線形モデル |
回帰分析 |
重回帰モデル、偏回帰係数 |
|
|
|
|
○ |
線形モデル |
回帰分析 |
回帰係数の検定 |
○ |
|
|
|
○ |
線形モデル |
回帰分析 |
多重共線性 |
|
|
|
|
○ |
線形モデル |
回帰分析 |
ダミー変数を用いた回帰 |
|
|
|
|
○ |
線形モデル |
実験計画の概念の理解 |
実験、処理群と対照群、反復、ブロック化、一元配置実験 |
|
|
|
|
|
線形モデル |
実験計画の概念の理解 |
3群以上の平均値の差(分散分析) |
|
|
|
|
|
線形モデル |
実験計画の概念の理解 |
F比 |
|
|
|
|
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活用 |
統計ソフトウェアの活用 |
計算出力を活用できるか、問題解決に活用できるか |
○ |
○ |
○ |
○ |
○ |
hig3r.hatenadiary.com