【統計学/データ分析】条件付き分布・2変量正規分布・変数変換・母関数【統計検定®準1級得点力向上講座その1】
What you'll learn
- 条件付き期待値・分散についての理解と得点力向上
- 分布の特性値および２変量正規分布についての理解と得点力向上
- 変数変換についての理解と得点力向上
- 確率母関数・積率母関数についての理解と得点力向上
- （確率と条件付き確率、期待値と分散についての復習も行います）
Requirements
- 統計検定®2級合格レベルの統計学の基礎知識
- 四則演算およびΣの計算や簡単な微分積分の計算ができる（自信がない場合でもコース内でご質問いただければ可能な範囲でご回答させていただきます！）
Description
「統計検定準１級にチャレンジしたいが何から始めるべきかわからない…」
「公式テキストや数理系の教科書で独学できる自信がない…」
「そもそも2級の内容もちゃんと理解できているか不安な面がある…」
統計検定®準１級にチャレンジしようとお考えの方で、上記のような不安や懸念をお持ちの方におすすめのコースです。
（一般財団法人統計質保証推進協会より「統計検定®」の名称使用の許諾を受けております）
本コースはまさにこれから統計検定®準１級に向けた学習をスタートしようと考えている方を対象に、準１級の幅広い出題範囲のなかで、最初に学ぶべき以下のトピックを扱います。
条件付き確率
期待値・分散
条件付き期待値
分布の特性値（＋２変量正規分布）
変数変換
確率母関数（離散型確率変数）
積率母関数（連続型確率変数）
※準１級の出題範囲にはこの他にも多くのトピックが含まれますが、本コースは「その１」として、そのうちの一部のトピックのみを扱うコースであることにご注意ください。
上記のトピックは準１級の幅広い出題範囲のうちの冒頭の一部トピックに過ぎません。
ですが、これらのトピックは数学的な側面も強く、独学が難しいトピックでもあります。
そこで、準１級の学習を幸先よく滑り出していただくことに貢献すべく、上記トピックをとりあげた本コースを作成・公開いたしました。
本コースの大きな特徴は「練習問題ベース」のコース設計となっている点です。
教科書を１行１行読み進めていくようなスタイルではなく、本番の試験での得点力を高めるべく、実践的な練習問題を解きながら理解を深めていくスタイルとなっております。
具体的には
「練習問題」
→「解答確認」
→「ポイントの整理」
→「小テスト」
という流れで、コースを進めて参ります。
コースを通じて「解く力」の向上を図り、また、コースを進めながら自然と復習ができるような設計としております。
本コースを通じて、準１級の学習の幸先良いスタートに貢献できますと幸いです。
どうぞよろしくお願いいたします。
（注１: 本コースは統計検定®準１級の合格を保証するものではありませんのでご了承ください）
（注２: 本コースは統計検定®準１級の出題範囲の冒頭の一部トピックを取り扱うもので、出題範囲のすべてを網羅するものではありませんのでご了承ください）
（注３: 統計検定®は一般財団法人統計質保証推進協会の登録商標です。また、本コースは統計検定主催社側から公認されたコンテンツではございません）
（注４: 本コースは統計検定®準１級のレベルを超える内容は取り扱っておりません）
《技術情報》2023年2月 統計検定®準１級CBT方式受験済み(優秀成績賞)
Who this course is for:
- 統計検定®準１級の合格を目指す方
- 統計検定®準１級の学習を何からスタートすればよいか悩んでいる方
- 練習問題ベースで実践的に知識を習得したい方
- 小テストを通じて知識の定着度合いを確認しながら進めたい方
Instructor
- 4.4 Instructor Rating
- 15,813 Reviews
- 65,376 Students
- 13 Courses
Miyamoto Shota: 講師 / リサーチャー
DXの時代に不可欠となるデータ分析に関する学びを基礎からわかりやすく提供していきます。
独学でデータ分析を学んだ後、シンクタンク在籍中に統計学や機械学習を基礎から丁寧に学び直しています。
基礎的な内容への深い理解をベースとしながら、独学における苦労や難所に関する理解を踏まえ、初心者でもわかりやすく学べるようなコース設計を心がけています。
この機会にぜひ一緒にデータ分析を学んで一生モノのスキルを身につけていきましょう！！
《経歴》
慶應義塾大学法学部卒業後、大手インフラ企業を経て国内シンクタンクにてデータ分析やリサーチ活動に従事。公的統計データやマーケティングデータの分析に加え、統計的手法や機械学習モデルを用いた需要予測、売れ行き要因分析等のリサーチ活動を行ってきました。その後、国内MBAを取得、現在は会社を設立しリサーチ活動や講師業を行っています。
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In the era of digital transformation, I am committed to providing a clear and foundational understanding of data analysis, an indispensable skill set. After self-learning data analysis, I revisited statistics and machine learning from the ground up while at a think tank.
With a deep understanding of the basics, I design courses that are accessible to beginners, taking into account the struggles and challenges of self-learning. Let's learn data analysis together and acquire a skill set that will last a lifetime!
Background:
After graduating from the Faculty of Law at Keio University, I worked at a major infrastructure company, before engaging in data analysis and research activities at a domestic think tank. I have conducted research activities including analysis of public statistical data and marketing data, as well as demand forecasting and sales factor analysis using statistical methods and machine learning models. Following this, I obtained an MBA in Japan and currently run my own company, focusing on research activities and teaching.