統計検定準1級にに3回目の挑戦で合格できました。
今回は試験を受けるまでに参考にした書籍をまとめます。
公式テキスト類
これは外せないですね。まずこれをやって、全体感を掴みましょう。
ワークブックの方は膨大な範囲を1冊に収めている関係で、1回読んだだけで理解するのはなかなか骨が折れると思います。
私は途中でKaggleのコンペに出たり、スクラムマスターの資格を取ったりと色々他にも手を出しながらだったので、読み終わるのに1年近くかかりました。
ワークブックの内容をある程度理解したら後述の過去問に移って、わからないところが出てきたらこちらのテキストに戻る、ぐらいの進め方が良さそうです。
副読本
基本は上記の流れなんですが、この2冊だけでは理解が難しい部分があります。
ここではそういう部分の理解の助けになった書籍を紹介します。
PRML
2章で共役事前分布や逐次推定の話を、3章からは線形モデルの話を徹底的にやってくれます。
演習の計算は大変ですが、根気よくやり切れば間違いなく実力がつく1冊です。
アイシアさんの動画
学生時代から線形代数が大の苦手な私ですが、「固有値固有ベクトルがわかると何が嬉しいか」というようなことを順を追ってわかりやすく説明してくれるので、動画のキャッチフレーズの通り「行列の積と和解」を果たすことができました。
線形代数に苦手意識のある方におすすめです。
2級→準1級の大きな違いの1つが「多次元のデータを扱うために行列演算を頻繁に使う」なので、線形代数に慣れ親しんでおくことはかなり重要だと思っています。
入門 機械学習による異常検知
「異常検知」に特化した本書には、統計検定準1級の知識多く用いられます。
基本的な統計解析から始まり、本書の後半では主成分分析や線形回帰モデル、自己回帰モデルなどによる異常検知が丁寧に解説されています。
試験に直接役立てられるわけではないですが、試験勉強を通して得た知識にこういう使い方もあるのかと気づかせてくれる1冊です。
試験に受かってからもう一度ちゃんと読み直したい1冊でもあります。
あつまれ統計の森
過去問で行き詰まった際、こちらのサイトの解説にかなりお世話になりました。
私が読んだ本で準1級の範囲に関わっているものはこんなところかなと。
振り返ってみるとワークブック以外で「統計検定のためだけに買った」という本が思いのほか少なかったですね。
もっと試験範囲全体を見渡して様々な書籍を紹介してくれているサイトがあるので、そちらの方が役立つかもしれませんw
試験に受かったものの因果分析あたりは理解が浅いのでもっと勉強したいところです。
良書をご存知の方、教えていただけるとありがたいです。
お読みいただきありがとうございました。
