統計検定1級の勉強法（まとめノートの作り方）
こんにちは、クルトンです！
以前に統計検定1級の勉強法について記事を出したのですが、そこで勉強法として「まとめノートを作る」というものを紹介しました。
そこで、この記事ではまとめノートの作り方について詳しく説明しようと思います。
なぜまとめノートを作るのか？
これは上の記事でも説明したのですが、まとめノートを作ることには
- 分からなかった部分がまとめノート1冊にまとまっているので、2周目の解きなおしが楽になる
- テキストの内容をまとめながら読むことで、漫然と読む場合に比べてしっかりと理解できるようになる
- 「この1冊を完璧にすれば過去問は解ける」という状態を作ることで、ノートが精神的な支えになる
などのメリットがあります。
また、まとめノートは統計検定の勉強を始めたばかりの頃から作り始めても内容を理解する助けになり、逆にある程度仕上がってから作り始めたとしても自分の苦手な分野がコンパクトにまとまったノートを作る事ができるのでいつから作り始めても良いと思います。
具体的な内容
僕のまとめノートは
- 確率分布のまとめ
- 他の部分のまとめ（統計的推定、統計的仮説検定、検定統計量の導出方法、適合度検定、検定方式の評価、線形回帰モデルなど）
- 良く使う公式
- よく使う言い回し
- 用語集
- 解法パターン
- やりがちなミス
という構成になっています。
確率分布以外の部分はまとめ方が同じなので一つにまとめました。
ではここからは具体的なまとめ方について説明しようと思います。
確率分布のまとめ
僕は
- 離散一様分布
- ベルヌーイ分布
- ２項分布
- ポアソン分布
- 幾何分布
- 負の２項分布
- 超幾何分布
- 一様分布
- 正規分布
- ガンマ分布
- カイ２乗分布
- 指数分布
- ハザード関数
- ベータ分布
- コーシー分布
- 対数正規分布
- ロジスティック分布
- t分布
- F分布
について
をまとめました。
期待値や分散は母関数からも導出できますが、できるだけ直接導出できるようにもなっておきましょう（両方知っていれば簡単な方を選択できるので）。
あと、その他の性質というのは分布同士の関係性（ガンマ分布と指数分布やt分布とコーシー分布など）や指数分布の無記憶性などです。
これは確率分布曼荼羅を書いて整理してもいいと思うのですが、複雑な図を綺麗に書くのが難しいと思ったので僕はそれぞれの確率分布に書きました。
また、変数の定義域はしっかりと書いておきましょう！
他の部分のまとめ
あくまでも復習を簡単にするためのものなので、できるだけ途中式を省いて結論だけを簡潔に書きましょう。
もちろん、公式の導出方法は理解しておかなければいけませんが、それはまとめノートではなくテキストを使って勉強しましょう。
「まとめノートを見ながら導出を思い出してたら公式を覚えちゃった」みたいなのが理想だと思います。
まとめ方の一例として、『現代数理統計学の基礎』の「フィッシャー情報量とクラメール・ラオ不等式」をまとめた部分を載せておきます。
良く使う公式
過去問を解いていると、特定の公式や定理を知っている前提で出題されている問題があります。
このような式を知らなかった場合は、絶対にメモして覚えておきましょう。
良く使う言い回し
過去問を解いていると、特定の言い回しが頻繁に使われていることが分かります。
別に自分の言い回しで書いても全く問題は有りませんが、解答の書き方に詰まったときは過去問の解答の言い回しを参考にしてみると良いでしょう。
解答の言い回しまでメモするのは若干やり過ぎの気もしますが、僕は一応メモを取っていました。
（例）
- 「～の和は（分布）の全確率なので1となることを用いた。」
- 「期待値を標本平均で置き換えた形であるので
はモーメント法に基づく推定値である。」
用語集
出てきて意味が分からなかった単語をメモしていました。
解法パターン
割と統計検定の問題は解法のパターンが被っているので、解けなかった問題の解法パターンなどはメモしておくと良いでしょう。
（例）
最後に
ここまでまとめノートの作り方を書いてきましたが、これはあくまでも僕の例であり自分に合っているやり方でまとめるのが一番です。
ただ、自己満足に陥らないためにも、なぜそれをまとめる必要があるのかを意識しながらまとめノートを作ることはとても重要です。
まとめノートは作っただけでは何の意味もありませんが、自分の弱点になっている部分を的確にまとめ、それを何度も何度も読み直すことで非常に効率的に学習することができます。
まだまとめノートを作っていない方は、ぜひ一度試してみてください！
この記事が少しでも皆さんの役に立つことを願っています。
