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数理・統計

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1. 学習目標🔝

機械学習を行う上で最適化は重要である。最適化に必要な必要な数学基礎知識や微分を理解する。また機械学習で必要となる統計学基礎も理解する。

  • 統計検定3級程度の基礎的な知識

キーワード統計検定3級程度の基礎的キーワードと計算問題

2. 統計検定3級程度の基礎的な知識🔝

2.1. 統計検定3級の出題範囲🔝

大学基礎統計学の知識として求められる統計活用力を評価し、認証するために検定を行います。

  1. 基本的な用語や概念の定義を問う問題(統計リテラシー)
  2. 不確実な事象の理解、2つ以上の用語や概念の関連性を問う問題(統計的推論)
  3. 具体的な文脈に基づいて統計の活用を問う問題(統計的思考)

統計検定3級では、統計検定4級の内容に加え、以下の内容を含みます。

  • データの種類(量的変数、質的変数、名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度)
  • 標本調査と実験(母集団と標本、実験の基本的な考え方、国勢調査)
  • 統計グラフとデータの集計(1変数データ、2変数データ)
  • 時系列データ(時系列グラフ、指数(指標)、移動平均)
  • データの散らばりの指標(四分位数、四分位範囲、分散、標準偏差、変動係数)
  • データの散らばりのグラフ表現(箱ひげ図、はずれ値)
  • 相関と回帰(散布図、擬相関、相関係数、相関と因果、回帰直線)
  • 確率(独立な試行、条件付き確率)
  • 確率分布(確率変数の平均・分散、二項分布、正規分布、二項分布の正規近似)
  • 統計的な推測(母平均・母比率の標本分布、区間推定、仮説検定)

2.2. 統計検定4級の出題範囲🔝

データと表やグラフ、確率に関する基本的な知識と具体的な文脈の中で求められる統計活用力を評価し、認証するために検定を行います。

  1. 基本的な用語や概念の定義を問う問題(統計リテラシー)
  2. 用語の基礎的な解釈や2つ以上の用語や概念の関連性を問う問題(統計的推論)
  3. 具体的な文脈に基づいて統計の活用を問う問題(統計的思考)

統計検定4級では、以下の内容を含みます。

  • 統計的問題解決の方法
  • データの収集(データの種類、標本調査)
  • 統計グラフ(基本的なグラフ[棒グラフ・折れ線グラフ・円グラフなど]の見方・読み方)
  • データの集計(度数分布表、ヒストグラム[柱状グラフ])
  • データの代表値(平均値・中央値・最頻値)
  • 分布の散らばりの尺度とグラフ表現(範囲、箱ひげ図)
  • クロス集計表(2 次元の度数分布表、行比率、列比率)
  • 時系列データの基本的な見方(指数・増減率)
  • 確率の基礎(確率、樹形図)


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