統計検定準1級出題範囲差分確認

コロナで色々なイベントが中止・延期となっているなかで、6月に実施予定の統計検定は、自分が受験予定の統計検定準1級のみが実施予定というアナウンスが出されました。年に1度しか機会がないものではありますが、もしも中止となったらそれはそれで、11月実施予定の1級に的を絞って勉強するのもいいかなと思っていたりしたので、複雑な気持ちでいます。

2020年6月以降の統計検定準1級出題範囲について、新しくPDFが提供されています。今までのものと比較してパッと見ただけでは差分が分かりづらいですが、以下の項目が追加されています。

大項目	小項目	項目(学習しておくべき用語)例
回帰分析	その他	ニューラルネットワークモデル
多変量解析	判別分析	ROC, AUC, 混合行列

以前の範囲から削除された項目はなく、学習範囲が拡大されただけ。範囲変更直後の試験では、この追加された項目はほぼ確実に出ると思うので、取りこぼしのないようにしたいところです。

ニューラルネットワークモデル

機械学習に精通していない方でもこの言葉自体は何らかのメディアで聞いたことがあるかと思います。知名度が高くなった(基本的な知識として認知され始めた)という背景を受け、追加された項目であろうとおもいます。1級の出題範囲にも含まれておらず、公式の参考書にもこの言葉は見受けられないので、独自に参考書なり探して知識をつけておく必要があるでしょう。

ROC曲線, AUC(c統計量)

医学生物分野における検査精度に関する項目。こちらは1級の範囲にもともとあったものが、準1級の範囲にも移されたというものになります。1級対応の公式参考書には書かれているので、1級対応の公式参考書の内容を見ておくと良いでしょう。この2つの項目は例として出されているだけなので、検査精度に関する項目全体について目を通しておくことが必要かもしれません。

日本統計学会公式認定統計検定1級対応統計学

混合行列

パターン認識などの分野で用いられるモデルの真偽出力と実際の真偽値とをテーブルの形式で表したものになります。検定の第一種過誤・第二種過誤の項目で用いるテーブルと考え方としては同じですが、異なる表現をしていることがあるため、検定のことなのか判別分析のことなのかを意識してキーワードを覚える必要があります。