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統計検定準1級に合格

数学・理科・農業等

CBTの統計検定準1級を再び受けてきました。

お疲れさまー! 前回不合格だったからリベンジだね。

はい。この試験は不合格になった試験の日時から1週間経てば再受験できることになっていますが、たしか先週は空きがなくて申し込めなかったので、3週間ぶりの試験になりました。

前回は、統計的推測や、テキストの重要では無いと思い込んでいた章で失点した感があるので、そのあたりを強化して再度挑むことにしました。

会場

今日は雨が降っていたため傘の持ち歩きがちょっと面倒でした。気温が下がると聞いていたので厚着をしていったのですが、室内ではちょっと暑かった感はあります。

会場は前回の時と同じく、オデッセイ テスティングセンター 有楽町店です。

いつもと同じように進行。

前回は試験時間にはそこそこ余裕があった気がしたのですが、今回は数え上げとかパターン書き出しとかを一生懸命やったせいか、終盤かなり時間が足りなくなりました。


確率の小問2つの問題を最後に残していて、その問題は、1問目がわかれば2問目も当然解ける問題だったのですが、1問目の解き方がなかなか思いつかず、残り2分を切ったところでやっとわかったという場面もありました。
最後の最後まで死闘という感じでした。

結果

アンケートが10問くらいあった後で、結果が表示されました。

結果は、100点満点中67点。合格ラインは6割ですので、合格でした。

おめでとう!

なんと、合格されたのですね! おめでとうございます!

はい。時間切れギリギリまで粘った上でしたので、くたくたに疲れました。

分野別の正答率は以下の通りでした。

  • 確率と確率分布:100%
  • 統計的推測:67%
  • 多変量解析法:66%
  • 種々の応用:44%

確率と確率分布が100%ですので、どうやら時間ギリギリまで粘って解いた問題は正解だったようです。
さらに、その最後に解けた問題は小問2つがセットでしたので、仮に両方とも配点が4点だったなら、最後の最後に8点を拾ったということになり、もしそれを失点していたら不合格でした。
薄氷の勝利でした。

なお、今回の%を単純に足して4で割ると69.25点で、実際の得点よりも高くなります。ということはおそらく今回得点の高かった確率と確率分布の分野の配点が低いことが考えれます。
前回と今回の得点率を考慮すると、この試験が100点満点で得点が1点刻みだと仮定するなら、分野別の配点は以下のようになっている可能性がありそうです。

  • 確率と確率分布:20点
  • 統計的推測:24点
  • 多変量解析法:29点
  • 種々の応用:27点

まあ、全部25点ずつではちょっと確率統計分野の比重が高すぎますからこのくらいが妥当でしょうか。
とはいえそれでも前半「確率・統計」の分野だけでも44点あるので、テキストの分量の比率を考えると準1級合格のためにはこの前半の分野をしっかり得点源にするのが重要そうです。

さて、準1級に合格したということで、今後受ける人のために私が公式テキストのそれぞれの章をどのくらい理解できているかを書いてみたいところですが、今日はちょっと疲れたので、それは合格証書が来た時にします。

まあ、ざっと書くと、

  • 確率母関数(5章)/積率母関数(6章)から期待値と分散は計算できるが、きちんと暗記できているかは怪しい
  • 有効統計量や十分統計量はよくわかっていない
  • 検定・推定は2級レベルは大丈夫だと思うが初見の問題は自信ない分野もある
  • マルコフ連鎖の定常分布は一応大丈夫だと思う
  • 重回帰分析は記述でない過去問ならなんとか
  • 分散分析はQC検定2級の知識+α
  • 主成分分析等は「マンガでわかる統計学」シリーズで雰囲気を掴んだ+α
  • クラスター分析・時系列解析も記述でない過去問ならなんとか
  • 不完全データとシミュレーションはあまりわかってない
  • ベイズ法はベータ関数とガンマ関数の期待値やモードは一応暗記した

こんな感じでしょうか。

これでついにきららが読めるね!

そうでした。統計検定準1級に合格したら「まんがタイムきらら」を読めるというご褒美システムがあったのでした。

統計検定準1級は当初はGW頃の合格が目標だったと思いますが、1ヶ月も早く合格出来たのは、このご褒美があったからでしょうか?

その可能性は否定できないですね。
とはいえ、当初の予定通りGWに受けたとしても1回で受かったかどうかはわかりません。
1度不合格になって合格までの距離を知ることができた、というのも、結構意味があった気もします。

まあ、とりあえず、どんな形でも合格は合格、ということで。

以上となります。ここまでお読み下さりありがとうございました。

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