統計検定 2級 学習リファレンス

確率・確率分布・推定・検定・回帰分析をインタラクティブな図と数式で解説する統計検定2級対策サイトです。大学教養レベルの統計学を、直感的な説明・グラフ・確認クイズで学べます。

学習モジュール一覧

• データの整理と要約
  データを数値でとらえる基本手法を学びます。
• データの可視化
  グラフでデータの分布・関係を視覚的に把握します。
• データの活用：標準化と変動係数
  標準化・z得点・変動係数・指数化でデータを比較可能にします。
• 確率の基礎
  確率の定義・加法定理・乗法定理を理解します。
• ベイズの定理
  条件付き確率とベイズの定理の仕組みを理解します。
• 離散型確率分布
  二項分布・ポアソン分布など離散分布の特徴を学びます。
• 連続型確率分布
  正規分布・指数分布など連続分布の性質を理解します。
• 確率変数の性質
  期待値・分散・共分散・確率変数の線形結合を理解します。
• 標本分布と中心極限定理
  大数の法則・中心極限定理・t分布・$\chi^2$分布・F分布を理解します。
• 推定
  点推定・区間推定の考え方と信頼区間の構築を学びます。
• 仮説検定
  帰無仮説・有意水準・p値・検定統計量の考え方を理解します。
• データ収集法と実験計画
  観察研究・実験研究・標本調査法・フィッシャーの3原則を学びます。
• 2母集団の推定・検定
  2つの母集団の平均差・比率差・分散比を推定・検定する手法を学びます。
• 回帰分析
  単回帰・最小二乗法・決定係数の基礎を学びます。
• カイ二乗検定
  適合度検定・独立性の検定の計算方法を習得します。
• 時系列データの処理
  成長率・移動平均・トレンド・コレログラムの考え方を学びます。
• 分散分析と実験計画
  一元配置・二元配置分散分析とF検定の考え方を学びます。
• データの種類と公的統計
  尺度の4種類・変数の分類・身近な公的統計データを理解します。
• 統計ソフトウェアの活用
  R・Python・Excelを使った統計分析の進め方と出力の読み方を学びます。

※本サイトは個人による学習支援サイトであり、統計質保証推進協会・日本統計学会の公式サイトではありません。