データサイエンス

統計検定

統計検定1級 統計応用(理工学)の過去問格付け

統計検定1級の対策をしていると、対策のしやすい数理と違って応用は避けがちになります。 実データが出てきたり、多変量で行列の扱いが厄介だったり、数学力で押し切れる数理とは違ってやりづらいものです。 統計応用(理工学)の過去問を概観...
統計検定

統計検定1級 統計数理の過去問格付け

統計検定1級の対策はなかなかにハード。 過去問を概観して、ランク付けしてみた。 レベルについて A:とても簡単、解けないとやばい(基本の確認にオススメ) B:ふつう、合否を分ける問題。 C:難しいorやりにくい、完答は...
学習記録

統計検定1級 2012年 統計数理 第1問 解答

元々が文系であった自分にとって、数理統計学や統計検定に関する書籍のように数学書チックな解き方や記述をされると理解に苦しむ。 もっと機械的にわかったほうがいいなぁと思い、過去問解説のうち、気に入らないものをチンパン向けに作ってみています...
学習記録

2013年 統計数理 第1問 解答

市販の過去問の解説が気に食わなかったため、素朴な解答を考えてみました。個人的には変数変換は分布関数からではなく、置換積分と同じようにやるほうが性に合っています。脳筋っぽくていいと思います。
ビジネス

負の二項分布 導出 期待値 分散

文系や数学が苦手な人向けに負の二項分布の解説をしました。統計検定1級や『確率思考の戦略論』の理解の助けになるように意識してみました。
NO IMAGE 応用情報

応用情報午前 単語

応用情報の午前試験を過去問する中で気になった単語をピックアップ テクノロジ ハフマン符号 出現頻度に対して文字のビット列を最適化する。 出現頻度が高い文字は短いビット列にする。 ラフレングス符号 ex) AAABB→A3B2...
NO IMAGE 応用情報

応用情報 経営戦略 午後 用語集

応用情報技術者の午後試験の第2問に当たる「経営戦略」の過去問を解く中で気になった用語や、知らなかったら一発で失点する致命的な語句をピックアップした。 会計用語 キャッシュフロー 営業、投資、財務の各活動で現金が出たか入ったかで+か-か...
NO IMAGE 応用情報

応用情報技術者 セキュリティ午後 用語集

応用情報技術者の午後試験のセキュリティの過去問を解く中で気になった用語 試験前に見返すといいかもしれない。 直接問われたり、知らなくて詰んだ事が多いので...... あくまでも私なりの言い回しであって、不適な説明や表現のわ...
NO IMAGE 統計検定

【2015年版】統計検定準1級 論述問題 解説

問1 上の遷移図において、 $$\begin{pmatrix}a_1\\a_2\\a_3\\a_4\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}1\\2\\3\\4\end{pmatrix}$$ の...
NO IMAGE 統計検定

【2016年】統計検定準1級 解説 短答問題

問1 変動係数 $$(変動係数)=\frac{標準偏差}{平均}$$ で表され、「平均値の何%の散らばり具合なのか」を知る指標とでも把握しておく。 $$\frac{11}{55}=\frac{1}{5}$$ ...
NO IMAGE 統計検定

【2017年】統計検定準1級 論述

問1 主成分分析 (1) 分散共分散行列の性質がわかっていればワンパン。 $$V=428.6$$ $$Cov=42.9$$ $$\rho_{x_1x_2}=0.1075$$ (2) $$第一主成分得点をz_1とする...
NO IMAGE 統計検定

【2016年】統計検定準1級 論述問題 解説

2016年 統計検定準1級 論述 解説 問1 適合度検定 (1) ポアソン分布において、 $$E=V=\lambda$$ $$1.67^2=2.7889$$ となり、平均≒分散となっていることと、発生頻度...
NO IMAGE 統計学

線形代数が苦手な人のための行列表記の正規方程式 (重回帰分析)

統計検定準1級の過去問をみていると、論述問題で2015,2016年に出ており、自分の理解の確認もかねて回帰分析について簡単に纏めなおした。 今回は正規方程式にフォーカスしている。 前半→補足→後半という構成にした。 自分が...
統計検定

【2015年】統計検定準1級 解答 短答問題

概観 難易度は2級と変わらないが、多変量解析、時系列解析、ベイズ統計の範囲が加わり、軽い積分などの計算を要するようになった感じがする。 問8の多変量正規分布の条件付き期待値だけは厳しいように感じた。 その他は問13のベイズ統計...
NO IMAGE 統計検定

【2018年】統計検定準1級 選択式問題 解説

問1 ベイズの定理 ベイズの定理に従って分解していくことも可能だが、ミスが起こりやすいので個人的には好きじゃない。 問2 期待値、分散の性質 $$E=0^2\cdot P(X_i=0)+1^2\cdot P(X_i=1...