統計検定2級 無料の解説・数値表
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数値表
練習問題（解答・解説つき）
- 第3章 データの収集 （有料版）
- 第4章 確率 （有料版）
- 第5章 確率変数と確率分布 （有料版）
- 第6章 標本分布 （有料版）
- 第7章 推定 （有料版）
- 第8章 仮説検定 （有料版）
- 第9章 カイ二乗検定 （有料版）
- 第10章 線形モデル （有料版）
- 補足資料 （有料版）
- 総合実力チェック （有料版）
- 模擬試験 第1回 （有料版）
- 模擬試験 第2回 （有料版）
公式集・付録
解説記事
第1章 1変数データの記述
- データの種類（尺度水準） 1.1
- 度数分布表とヒストグラム 1.2
- 中心を表す指標（代表値） 1.3
- ばらつきを表す指標 1.4
- 箱ひげ図 1.5
- 標準化と変数変換 1.6
- 時系列データの処理 1.7
第2章 2変数データの記述
- 散布図 — まず目で見る 2.1
- 共分散と相関係数 2.2
- 回帰直線（最小二乗法） 2.3
- 分割表とオッズ比（質的変数×質的変数） 2.4
- その他の頻出トピック（偏相関・順位相関・ジニ係数） 2.5
第3章 データの収集
- 母集団と標本 — 推測統計の出発点 3.1
- 標本抽出法 3.2
- 誤差とバイアス — 何がデータを歪めるか 3.3
- 実験研究と観察研究 3.4
- フィッシャーの3原則（実験計画法） 3.5
第4章 確率
- 場合の数の復習 — 順列と組合せ 4.1
- 確率の基本規則 4.2
- 条件付き確率と乗法定理 4.3
- 独立性 4.4
- ベイズの定理 4.5
第5章 確率変数と確率分布
- 確率変数と確率分布 5.1
- 期待値と分散 5.2
- 連続型確率変数と密度関数 5.3
- 試験に出る6大分布 —「ストーリー」で覚える 5.4
- 正規分布と標準化【最重要】 5.5
- 二項分布の正規近似 5.6
第6章 標本分布
- 統計量は「揺らぐ」— 標本分布という考え方 6.1
- 標本平均の分布 6.2
- 大数の法則と中心極限定理 6.3
- 不偏分散 — なぜ n−1 で割るのか 6.4
- 3つの標本分布 — χ²・t・F 6.5
第7章 推定
- 点推定と推定量の望ましい性質 7.1
- 区間推定の考え方と信頼区間の正しい解釈 7.2
- 母平均の区間推定 7.3
- 母比率の区間推定と必要サンプルサイズ 7.4
- 母分散の区間推定 7.5
- 2標本の区間推定（差の推定） 7.6
第8章 仮説検定
- 仮説検定の論理と「5ステップの型」 8.1
- p値と棄却域 — 2つの判定方法 8.2
- 2種類の過誤と検出力 8.3
- 1標本の検定 8.4
- 2標本の検定 — まず「対応」の有無を判定する 8.5
- 検定手法の選び方（全体マップ） 8.6
第9章 カイ二乗検定
第10章 線形モデル
- 回帰モデルと平方和の分解 10.1
- 回帰出力表の読み方（最頻出） 10.2
- 一元配置分散分析（ANOVA） 10.3
補足資料
- 歪度 — 分布の非対称性 S1.1
- 尖度 — 裾の重さ・尖り S1.2
- 幹葉図（みきはず）— 数値を保ったままのヒストグラム S2.1
- Q-Qプロット —「正規分布とみなせるか」を目で確認 S2.2
- 残差プロット — 回帰モデルの前提チェック S2.3
- 自己相関係数とコレログラム S4.1
- ラスパイレス指数 — 物価の総合指数 S4.2
- 超幾何分布：設定と確率関数 S3.1
- なぜ推定した母数の分だけ自由度を引くのか S5.1
- 最尤推定の具体例 S5.2
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アプリを無料で開く有料版と無料版の違い