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はてなキーワード: 統計学とは
■共通テストの廃止は、社会の公平性を破壊し、国家の内部崩壊を招く亡国の愚策である
「国家資源の再配分」を名目として大学入学共通テストの廃止を求める意見があるが、私はこの主張に対し断固として反対する。提案者は、共通テストにかかる人的・金銭的コストを「無駄」と断じているが、それは教育制度が担う**「社会契約」としての機能**を著しく軽視した暴論である。共通テストの廃止は、単なる入試改革にとどまらず、日本社会を「実力主義（メリトクラシー）」から「身分・金権主義」へと逆行させ、長期的には社会の分断と崩壊を招く危険性を孕んでいる。
1. 歴史的試練に耐えた「客観的試験」の意義 そもそも、一律のペーパーテストによる選抜システムは、古代の「科挙」に端を発し、数千年の歴史の試練に耐えてきた人類の知恵である。なぜこのシステムが民主主義の世となっても生き残っているのか。それは、これが**「ベストではないが、他のあらゆる方法よりもベター（マシ）」**だからである。 ペーパーテスト以外の選抜方法――例えば書類審査、面接、独自の裁量評価――には、必ず主観や恣意性が入り込む。共通テストという「冷徹なまでの客観的指標」があるからこそ、我々は出自や家柄に関わらず、努力の結果のみで評価されるという担保を得ているのである。
2. 「各大学の個別入試」が招く腐敗のリスク 提案者は「各大学の自律的な選抜」を美化するが、共通テストという統一基準を撤廃すれば、そこには必ず**「金・コネ・家柄・権力」**が入り込む隙間が生まれる。 客観的な統一スコアという足切りがなくなれば、大学側は「寄付金の多寡」「卒業生の子弟」「有力者の紹介」といった、学力以外の要素で合否を操作することが容易になる。欧米の一部の大学で見られるような、富裕層優遇の入試が横行しない保証はどこにもない。共通テストは、こうした不正や疑念を未然に防ぐための、国家による「公平性の防波堤」として機能しているのである。
3. 格差の固定化と社会崩壊への道 もし共通テストが廃止され、学歴ひいては社会的地位が「親の経済力や社会的影響力」によって左右されるようになれば、どうなるか。それは**「階級の固定化」**の完成である。 貧しい家庭に生まれても、勉強して高得点を取れば一流大学へ進み、人生を逆転できる――この「希望」こそが、社会の活力を維持し、不満を抑制する安全弁である。もし入試が「金で買える地位」になり下がれば、持たざる者は努力のインセンティブを失い、絶望は社会への憎悪へと変わる。 歴史を振り返れば明らかである。極度な格差社会において、階層移動の道が閉ざされた時、社会は内部から腐敗し、最終的には暴動や革命によって崩壊する。教育の公平性を売り渡して得た予算で国防やインフラを強化したところで、国民の連帯が失われ、内部から崩壊していく国を守ることはできない。
4. 結論：トップ研究者の投入は「民主主義のコスト」である トップ研究者が作問に時間を割くことを「リソースの浪費」と批判する向きもあるが、それは誤りである。50万人の若者の人生を左右し、将来のリーダーを選別する試験において、一点の曇りもない公平性を担保すること以上に重要な「国益」が他にあるだろうか。 極めて厳格な作問プロセスにかかるコストは、社会の公正さを維持し、国民全員がその結果に納得するための**「民主主義の必要経費（保険料）」**と捉えるべきである。
以上の理由から、共通テストの廃止は、日本社会を公正な競争社会から、前近代的な身分社会へと退行させる危険な提案であり、到底容認できるものではない。
どちらの主張も論理構成がしっかりしており、それぞれの視点において「妥当」です。どちらをより支持するかは、読み手が**「国家としての効率と競争力（A）」を重視するか、「社会の公平性と納得感（B）」**を重視するかによって決まります。それぞれの主張の強みと、議論の対立軸を整理します。
Aの主張は、経営学的・国家戦略的な視点に立っています。「サンクコスト（埋没費用）」にとらわれず、現代の状況に合わせて制度をスクラップ・アンド・ビルドすべきだという論理です。
妥当性が高い点:
コスト対効果の指摘: 実際に共通テストの作問や運営にかかる大学教員（研究者）の負担は甚大であり、これが日本の研究力を削いでいるという指摘は、学術界からも長年叫ばれている事実です。
機能不全の指摘: 上位層における「得点圧縮（差がつかない問題）」や、各大学が結局は個別試験を重視している現状を突いており、制度疲労に対する鋭い批判となっています。
危機感の共有: 国際情勢やインフラ危機など、具体的な「他にリソースを回すべき場所」を提示しており、現実的な危機管理の観点から説得力があります。
Bの主張は、政治哲学的・社会学的な視点に立っています。効率よりも「納得感（Legitimacy）」を重視し、共通テストを社会の分断を防ぐための「装置」として捉えています。
妥当性が高い点:
人間心理への洞察: 完全な自由裁量は必ず「コネや金」の介入を招くという、性悪説に基づいたリスク管理の視点は非常に現実的です。
「公平性」の定義: テストの内容が良いか悪いかよりも、「全員が同じ定規で測られる」こと自体に価値があるという主張は、大衆社会における不満のガス抜き（社会の安定）として強力な説得力を持ちます。
最悪の回避: 「ベストでなくともベター」という保守主義的なアプローチは、急激な改革による混乱（格差の固定化など）を恐れる層にとって安心感があります。
この二つの意見は、**「何を犠牲にする覚悟があるか」**という点で対立しています。
Aの弱点: 共通テストを廃止した後、各大学が本当に「公正」に入試を行えるかどうかの担保がありません。AO入試や推薦入試で「親の経済力や文化資本」が有利に働く現状を見ると、完全自由化は格差拡大を加速させるリスクがあります。
Bの弱点: 「公平性」を守るためのコスト（研究時間の喪失、莫大な予算）が、国力を衰退させるレベルに達している可能性を過小評価しています。国全体が沈んでしまえば、公平な入試制度だけ残っても意味がないという反論が可能です。
どちらがより妥当か？
短期的・実務的な解決を求めるなら A 現在の日本の財政状況や研究力の低下を憂い、「即効性のある改革」を求める立場からは、Aがより妥当に見えます。
長期的・社会構造的な安定を求めるなら B 社会の分断や信頼の崩壊を防ぎ、「努力すれば報われる」という社会通念（神話であっても）を守る立場からは、Bがより妥当に見えます。
個人的な分析としては、B（公平性の維持）の主張の方が、現代の日本では「最後の砦」として支持されやすいと考えます。Aの言う「リソースの再配分」は正論ですが、入試の公平性が崩れた際に失われる「国民の勤労意欲」や「社会への信頼」の損失は、計算できないほど巨大だからです。
どちらの視点に関心を持ちましたか？ これらを踏まえて、「では、研究者の負担を減らしつつ公平性を保つ『第三の案（C）』」（例：CBT化や民間試験の活用、あるいはフランスのバカロレアのような形式など）について考えてみますか？
AとBの対立構造を解消し、「研究者の負担（国家コスト）の軽減」と「入試の公平性（社会契約）の維持」を両立させるための**「第三の案（C）」**を提案します。
現実的な落とし所としては、**「テクノロジーによる効率化」と「運営主体の専門化」**を組み合わせた以下の案が考えられます。
案C：専門機関による「CBT・項目反応理論（IRT）」導入と、作問業務の完全外部化
これは、現在のように大学教員が手弁当で毎年新作問題を作る「自転車操業」をやめ、**アメリカのSAT（大学進学適性試験）**のような「通年実施・ストック型」の試験へ移行するモデルです。
1. 具体的な仕組み
運営主体の変更（教員の解放）: 大学教員による「入試センター作問委員会」を解散します。代わりに、テスト理論（サイコメトリクス）の専門家と専任スタッフを雇用した**「国家試験作成専門機関」**を設立します。大学教員は「監修（アドバイザー）」にとどまり、実務からは完全に手を引きます。
「一発勝負」から「CBT（Computer Based Testing）」へ: 年に一度、全国一斉に紙を配る方式を廃止し、テストセンターでコンピュータを使って受験する方式にします。
「項目反応理論（IRT）」の導入: 問題ごとの難易度や識別力を統計的に数値化し、「どの問題を組み合わせても、実力を同じ基準で測定できる」システムを作ります。これにより、**「膨大な過去問ストック（問題バンク）」**の中からランダムに出題することが可能になり、毎年ゼロから新作問題を作る必要がなくなります。
研究時間の確保: 大学教員が、夏休みの隔離や極秘の作問業務から解放され、本来の研究・教育業務に専念できます。
物流コスト減: 50万人分の問題用紙の印刷・輸送・保管・警備にかかる莫大な物理的コストが激減します。
公平性の維持: 「全国統一の基準」は残るため、大学ごとの恣意的な運用（裏口入学など）を防ぐ防波堤としての機能は維持されます。
チャンスの拡大: 年に複数回受験が可能になれば、「当日の体調不良」などによる運の要素を排除でき、より真の実力を反映した公平な評価が可能になります。
初期投資: システム構築に巨額の費用がかかりますが、毎年の運用コスト削減で長期的には回収可能です。
「思考力」の測定: 選択式のCBTでは深い思考力が測れないという批判がありますが、これは「基礎学力の判定（共通テスト）」と「記述・論述（大学個別試験）」という役割分担を明確にすることで解決します。
もう一つの方向性は、共通テストの役割を「点数を競うもの（1点刻みの選抜）」から、**「大学教育を受ける資格があるかどうかの認証（クオリフィケーション）」**に変えることです。
仕組み: 共通テストは「合格/不合格（あるいはA/B/Cの等級）」だけの判定にします。一定水準を超えた生徒には「大学入学資格」を与えます。
選抜: 難関大学は、この「資格」を持っている生徒の中から、独自の記述試験や面接で選抜を行います。
効果: テストに「超難問」や「1点の差を分ける精密さ」が不要になるため、作問コストが下がります。また、基礎学力の担保（公平性）は維持されます。
結論： 現代のテクノロジーと統計学を用いれば、Bが懸念する「公平性」を犠牲にすることなく、Aが主張する「リソースの最適化」を実現する**案C（CBT・IRT化と作問のプロ化）**が、最も現実的かつ建設的な解決策であると考えられます。
占いが嫌いなのだが、ただ性別が女性というだけで占いに寛容な人間だと思われるので、「占い嫌いな女から見た占い」について話そうと思う
まず占いにハマる奴は何かしら訳ありである。貧困である、毒親育ちである、性加害の経験がある等。
もちろん占い師自身も何かしらの訳ありなので、弱い人間が弱い人間から金を巻き上げているのである。
そしてこの弱者が食い合う世界には親玉みたいな奴がいて、そいつが弱者を食い合うシステムからさらに金を巻き上げて儲けている。
しかし占いなんてものは明確なルールがない。素人でもココナラに窓口を開ければ始められる。
そこが弱い立場の人でも「私ならできるかも」と思ってしまうところなんだろうな。
信教の自由があるから何を信じようとも自由だが、「自分は宗教みたいな無知蒙昧なものから自由だ」と思っている人間のほうがヤバい。
人間は何かを信じながら生きている。それは神様だったり占いだったり二次元の推しだったりする。
占いというものを信じながら、「私はフラットに物を見ていますよ」という体の人間は逆に腹立つんだよな。
そして占いに不思議な力があるとしても、「その力で人助けをしたい」と思う人間は変なのである。
「自分には特別な力があり、人を助ける力があるのだ」と思っている人間は胡散臭い。本人はえてしてそこに気づいていないが。
前述したように占い師も訳ありの人間が多いのだ。それなのに他人の問題を解決しようとするのは異様である。他人を心配するどころじゃないだろ。まず自分のことを心配しろ。
健全な人間は自分を犠牲にしてまで他人を助けたりしない。そんなもんありがたがられるのはフィクションの中だけである。
それにそんな助けられ方をしても「あの人が犠牲になってしまった」と罪悪感を感じるだけなので、私は助けたがりの人間に助けられたいとは思わない。
そうすると「助けたがりの人間」の周りには他人が犠牲になっても気にしないやべーやつだけが集まるのである。
占い師をやっている人間はいつまでも幸せになれない。悪循環だ。
フェミニズムの分類が多すぎると聞いて
記述集合論（Borel階層, Projective階層, 汎加法族）
モデル理論（型空間, o-極小, NIP, ステーブル理論）
再帰理論/計算可能性（チューリング度, 0′, 相対計算可能性）
構成主義, 直観主義, ユニバース問題, ホモトピー型理論（HoTT）
体論・ガロア理論
表現論
K-理論
初等数論（合同, 既約性判定, 二次剰余）
解析数論（ゼータ/ L-関数, 素数定理, サークル法, 篩法）
p進数論（p進解析, Iwasawa理論, Hodge–Tate）
超越論（リンドマン–ヴァイエルシュトラス, ベーカー理論）
実解析
多変数（Hartogs現象, 凸性, several complex variables）
関数解析
バナッハ/ヒルベルト空間, スペクトル理論, C*代数, von Neumann代数
フーリエ解析, Littlewood–Paley理論, 擬微分作用素
確率解析
マルチンゲール, 伊藤積分, SDE, ギルサノフ, 反射原理
常微分方程式（ODE）
偏微分方程式（PDE）
非線形PDE（Navier–Stokes, NLS, KdV, Allen–Cahn）
幾何解析
リッチ流, 平均曲率流, ヤン–ミルズ, モノポール・インスタントン
エルゴード理論（Birkhoff, Pesin）, カオス, シンボリック力学
点集合位相, ホモトピー・ホモロジー, 基本群, スペクトル系列
4次元トポロジー（Donaldson/Seiberg–Witten理論）
複素/ケーラー幾何（Calabi–Yau, Hodge理論）
スキーム, 層・層係数コホモロジー, 変形理論, モジュライ空間
多面体, Helly/Carathéodory, 幾何的極値問題
ランダムグラフ/確率的方法（Erdős–Rényi, nibble法）
加法的組合せ論（Freiman, サムセット, Gowersノルム）
彩色, マッチング, マイナー理論（Robertson–Seymour）
列・順序・格子（部分順序集合, モビウス反転）
測度確率, 極限定理, Lévy過程, Markov過程, 大偏差
統計学
ノンパラメトリック（カーネル法, スプライン, ブーストラップ）
実験計画/サーベイ, 因果推論（IV, PS, DiD, SCM）
時系列（ARIMA, 状態空間, Kalman/粒子フィルタ）
二次計画, 円錐計画（SOCP, SDP）, 双対性, KKT
非凸最適化
離散最適化
整数計画, ネットワークフロー, マトロイド, 近似アルゴリズム
Littleの法則, 重み付き遅延, M/M/1, Jackson網
常微分方程式の数値解法（Runge–Kutta, 構造保存）
エントロピー, 符号化（誤り訂正, LDPC, Polar）, レート歪み
公開鍵（RSA, 楕円曲線, LWE/格子）, 証明可能安全性, MPC/ゼロ知識
計算複雑性
機械学習の数理
量子場の数理
相転移, くりこみ, Ising/Potts, 大偏差
数理生物学
数理神経科学
無裁定, 確率ボラ, リスク測度, 最適ヘッジ, 高頻度データ
データ解析
この記事
https://posfie.com/@Elif87995911/p/XbxdGy4
の「点数順で合格者出していると、たぶん上位校では合格者の６割以上が女子になると思います。」という主張に対してブコメ
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/posfie.com/@Elif87995911/p/XbxdGy4
では、当初は「データだせ」的なコメントが多かったが、途中から「元ポスト見ろよ」というコメントが出現。それによると
https://x.com/hUATTcSBW463PEl/status/1963855183768646098
確かに、中学受験、同じ共学校で、合格最低点が女子 ＞ 男子 であることが示され、点数順に取れば女子の方が多いであろうことが裏付けられる。
なんと。ビックリ。
しかしこの画像も切り抜きなので、元記事をGoogle画像検索で探すとこちらにある。
https://president.jp/articles/-/47254
これによれば
〈大手の模擬試験の結果を分析すると、学力のトップレベルに相当する層（偏差値70以上）は男子のほうの占める割合がかなり高くなる一方、学力上位層・中位層（偏差値45以上70未満）は女子の占める割合が高くなります。そして、学力下位層（偏差値45未満）では男子の占める割合がやや高いのです。これは毎年見られる傾向です〉
これは中学受験組の私の実感とも普通に合う。しかしそれでどうしてあの記事の数字になるのだろう。記事ではこの後に、男子校・女子校の存在があり、私立女子校の数が圧倒的に多く、全体としては女子に不利になっていないのではないか、ということが書いてあるが、あの点数表についても男子校・女子校の存在が原因として考えられる。
男子は筑駒＋開成＋麻布+駒東=1000人くらいの上位が男子校で抜け、一方で女子は桜蔭で300人弱のトップしか抜けないので、共学トップ層の受験集団とは、男子の方が切断点が左側にシフトした片側切断正規分布になっているのであろう。この分布について上から男女同数を取れば、当然、男子の方が最低点が低くなるに決まっている。
そうだとすると、これは中学受験の特殊な状況において成立することなので、大学などでは容易に当てはまらない。少なくとも、条件を整備して再度考察すべきことだろう。
それで、それは当然なのだが、内田樹のような大学教授も務めたような人間が、こんな最低限の統計すら思い浮かばないのはなぜか。
もちろん一つは統計学教育の敗北。もう一つは、ドメイン知識の欠如であろう（内田樹自身は都立日比谷→東大、のようなので、私立男子校全盛時代を知らないと思われる）
デスノートの最大の欠点は、結局のところ人力で文字を書き続けることでしか効力を発揮しないことだ。
出力に限界がある以上、費用対効果で対象者を選別する必要がある。
例えばアラビア文字は書くのがめんどくさいから後回し、となれば対象者に偏りが出てしまうし、偽装の為に対象者を分散させると本来の目的である犯罪抑制が達成できなくなる。
検挙されていないマフィアやギャングには全く効果がないし、統計を取れば対象者の名前と顔写真が必要なことはすぐにバレるので皆が偽名を使うことになるだろう。
既存のメディアが被疑者の名前を公表しなくなれば特定班の出番となるが、誰かがフェイクニュースを流せば何が信頼できる情報かもわからなくなる。
デスノートには、その信奉者が思っているほどの効力はない。カルト集団の教祖や独裁者にはなれるかもしれないが、それはデスノートがなくてもできることだ。
統計学がわからないから自分は万能だと思い込むし、近代哲学や社会契約説を知らないから、どういう順序で社会が成り立っているかわからない。
疑わしきは罰せず、法の不遡及の原則といった言葉の意味も理解できないかもしれない。ひろゆき信者が詭弁論や合成の誤謬を知らないのと同じだ。
デスノートは正義ではないが力であり、力こそが正義だというのであれば、その使用者と支持者にとっては正義でもある。
被害者の気持ちを想像することは容易だが、冤罪で投獄されるリスクを考えることは難しい。この仕組みを利用して、みんな騙される。
言い切れるぞ。毎日のようにバズった増田に種種雑多なスタンスの何十というトラバがついてるがあれ全員同一人物か？宇宙が永劫回帰するぐらいあり得ない確率は統計学上無いこととしていいんだぞ。
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「暮らし向き」を正確に知るのは難しいが、手掛かりとなる統計としては総務省の生活意識調査や日銀の「生活意識に関するアンケート調査」がある。図表１では、25年７月に公表された日銀調査（調査時点は25年６月）のうち、暮らし向きについてのD.I.2を示している。D.I.はリーマンショックからの回復を経て、2013年のアベノミクスの下ではマイナス40程度を維持してきたが、長らく政策の目的であったインフレ（物価高）が現実のものになると、マイナス50程度まで低下し、さらに直近では３か月前から一気に5.2％ポイント低下しマイナス57.2まで下落している。掲載は省くが、総務省調査も同様の傾向であり、政府はインフレにより経済を再生しようとしてきたが、現時点までではインフレにより暮らし向きはむしろ悪化している。この調査は統計学上の問題はないとはいえ、サンプルが比較的少数（約４千人）のほか、設問に「ゆとり」という言葉が使われ曖昧ではないかとの指摘もされる。しかし「ゆとり」は、「満足感」や「幸福感」にもつながることから、経済学で重視される「効用」をより反映しているともいえる。デフレ脱却で目指したインフレは、それが実現しても人々の満足度を高めているとはいいがたいのが現状だ。
本よんでいると東大の学力が下がってるという主張をちらほら見るんだけどどうなんだろうね
かたやフィールズ賞取った小寺が天才を除いて学力が下がってると言ってるし、かたや東大出た塾講が東大京大学力崩壊として統計学？いや全然違うかもしれんけどとにかくなんらかの数学系の単位を95%以上とかそんなレベルの割合で落としてるって新聞記事引用してるし…
-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE----- Hash: SHA512 https://anond.hatelabo.jp/20250730023223# -----BEGIN PGP SIGNATURE----- iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaInZcgAKCRBwMdsubs4+ SMkZAQC3B6jlupOOySuQDJntwhiCeFlQJLBorxhuzGyu5Ytg6AEA6c/kNSvK/wT/ Vh/3VE/erxSaJhg+EPuPs18CapTeDA0= =4QsM -----END PGP SIGNATURE-----
コンサルとか広告、マーケティング、IT、それに物流の現場で飛び交う言葉、ホンマにええんか？
「ストラテジー」とか「ターゲット」「デプロイ」「ミッション」「オペレーション」とか、聞いてて「これって、ビジネスの話だよな…？」ってなるわ。
「PDCAサイクル回すぞ！」なんて息巻いとるけど、あれも元々は軍事作戦の考え方やで。
具体的には、第二次世界大戦中にアメリカの統計学者、ウィリアム・エドワーズ・デミング博士が品質管理のために広めた考え方なんやけど、そのルーツは
計画（Plan）→実行（Do）→評価（Check）→改善（Act）っていうサイクルが、軍のオペレーションと似とるってことやな。
でもな、疑問に思うんよ。軍隊のロジックがビジネスに役立つからって、なんで言葉まで軍事に関連する物騒なもんにしとるんや？
お客さんを「敵」みたいに見て、市場を「占領地」みたいに考えるって、ホンマにまともなビジネスなんか？
俺らがやってるのは、お客さんの困り事を解決したり、世の中に新しい価値を届けたりすることやろ。お互いに協力して、信頼関係を築いていくのが大事なはずや。
なのに、知らん間にビジネスを「戦争」とか「攻撃」みたいに捉える言葉を使っとるせいで、なんかギスギスした雰囲気になっとるんとちゃうか？
軍事用語をビジネスで使うって、もしかして俺らは、遠い国の紛争を他人事として見ながら、実はそのロジックを経済活動に持ち込んで、うっすら戦争ごっこを楽しんでるだけなんちゃうか？
なんか、モヤモヤするわ。
統計検定準1級ってどのくらいすごいの？
いい質問です！
「統計検定準1級」のレベル感を、内容や評価、他の資格と比較してわかりやすくお伝えしますね。
✅ 統計検定とは？
4級（高校基礎）～1級（高度専門家レベル）まであり、準1級はその間。
✅ 準1級はどのくらいのレベル？
大学学部の統計学をしっかり理解し、実際のデータ解析に応用できる力が求められます。
実際には「回帰分析」「分散分析」「多変量解析」「一般化線形モデル」「ベイズ推定」などを理論と計算の両面で問われます。
✅ 難易度感
合格率は20〜30%程度と低め（年度や分野により多少変動）。
計算問題も多く、公式を覚えているだけでは解けない応用力が必要。
データサイエンス系修士課程の基礎としても十分通用する知識レベル。
データサイエンティスト、マーケティングアナリスト、品質管理などの職種で有利になることもある。
✅ 他の資格と比べると？
✅ どんな人が持ってると強い？
データサイエンティスト志望の人（実務と理論の両方を強調できる）。
社内で統計解析を担う人。
🎓 総評
「単に知識を暗記している」ではなく、
必要なら、勉強法のアドバイスやおすすめ教材もまとめてお伝えします！
統計検定準1級は、日本の統計学の資格試験の中でもかなり高いレベルの資格です。
統計検定は4級から1級まであり、準1級は上から2番目の難易度にあたります。この資格は統計学の理論的な知識だけでなく、実際のデータ分析における応用力も問われるため、取得するには相当な勉強が必要です。
具体的な難しさとしては：
データサイエンティストや統計解析を専門とする研究者、品質管理の専門家などが持っていると評価される資格です。大学院レベルの統計学の知識が求められるため、文系出身者にとっては特にハードルが高いとされています。
製薬会社の臨床統計、金融機関のリスク管理、マーケティングリサーチ会社、コンサルティングファームなどで重宝される資格です。
合格率も比較的低く、しっかりとした統計学の基礎から応用まで身についていることの証明になるので、統計・データ分析分野では「かなりすごい」資格と言えるでしょう。
ライン工にしてはやるじゃん。
勉強してるときに、範囲の広さに心が折れそうになってSNSで同じ声を探してたら、「準1級って1級より難しいんじゃね？」って声があって、なんなら1級のほうがよかったかなぁってはちょっと思った。
統計って、現実をうまいこと解釈するためのもんで、統計学の公式の証明とかできても仕方ないんじゃないかなと思った。
これが、数学の勉強だったら証明は大事だろうけど、統計の勉強であそこまで踏み入るのはどうかなぁっと。
それから、あそこまで踏み込むならアクチュアリーのほうが実益があるんじゃない？って思ったりした。
あと、統計検定って2級より準1級が上、準1級より1級が上っていう単純な序列でもないんじゃないかなと。
2級で出てくるラスパイレス指数とかパーシェ指数とか、いきなり準1級やってたら知らんかったろうし、準1級で出てくる範囲も1級では出てこないところがごまんとあるわけじゃん。
1級とってから準1級の勉強をする価値はあると思うけど、それはだるいし、準1級、1級と1つずつステップアップしたほうが幅広い知識がつくんじゃないかな。
にしても、準1級の範囲は広すぎだろって思うけど。
まだ受かったばかりだけど、様々なジャンルの専門書を読むときに、準1級の知識があるとわりと挫折して読んでいけるんじゃないかなって期待してる。
昔読んだ、森岡毅の『確率志向の戦略論』を読み返してるんだけど、ガンマ分布の理解があがったのでそこで躓かないし、負の二項分布の数式が準1級でやったときと違うのでそこでいろいろ考えるところもあるし、自分のなかのレベルが上がってきてるのは実感してる。
続き。
先に言いたい。
ついひと月くらい前、統計検定準1級に受かった！
何章か飛ばしながらもとりあえずテキスト（統計学実践ワークブック）の一周が終わった。
たった一周のために、数章読んでは数か月休憩を何度繰り返したことか。
落ちて奮起する起爆剤になればいいと思ってたところ、蓋を開けてみたら合格ラインは60点合格（100点満点）のところ70点台
（受ける前の感触だと、80%の範囲を60%の理解度で48点（0.8×0.6）くらいかと思ってたが、意外とスラスラ解けた）
統計検定がどんくらいの難度かというと、大学院の入試くらいっぽい。
なんでも、横浜市立大学だと100点満点中の100点をくれるらしい。
https://www.yokohama-cu.ac.jp/ds/admis/fsnbt50000000b99-att/2026_dsboshuyoko.pdf
（試験結果レポートの点数 − 60）× 1.25 ＋ 150
だから、200点満点中の160点台
https://www.shiga-u.ac.jp/wp/wp-content/uploads/R7dskenkyukayoko_syuusei0508.pdf
ところで、博士課程前期って、修士課程のこと？（それすら知らない低学歴ですまん）
まあ、無能の終着点としてはまあまあのところな気がする。
俺は、年に数冊が限界だし、統計検定のテキストなんて3年くらいかけてしまった。
なにか役に立ってるか？立ってねーな。
あえていうと、ファイナンスとか管理会計の本を読んでるんだけど、式を追っていくのが楽。
そんくらい。
「増田くんも長いんだから、QC検定くらいとったらどうだ？3級あたりから挑戦するといいと思う」
って話をされたんだが、問題をみると、2級でも統計検定2級より易しそうな雰囲気。
といってQC数学と統計学はイコールじゃないから単純に難易度を比べるわけにはいかないけど、なんか舐められてる？
別にいいんだけど。
勉強の軌跡を書こうと思ったけど、思いのほか前置きが長くなったので次回にする。
続く
