統計学2級レベルコース

📈 統計学2級レベルコース

推測統計、仮説検定、回帰分析を体系的に学び、統計学2級レベルの実力を身につける

※本コースは特定の資格試験の公式教材ではありません。統計学の体系的な学習を目的としたオリジナルカリキュラムです。

📖 コース概要

このコースでは、統計学3級レベルコースを修了した方や記述統計の基礎がある方を対象に、推測統計学の本格的な学習を行います。母集団からの推定、仮説検定、回帰分析、実験計画法など、実務で必須となる統計手法を15のステップで体系的に習得します。各ステップには豊富な練習問題と詳細な解説が付いており、統計学2級レベルに必要なすべての知識を身につけられます！

レベル
中級
学習時間
約60時間
ステップ数
15ステップ
料金
無料

Part 1: 基礎固めと高校数学 (Step 1-2b)

ステップ 1

3級内容の完全理解

統計学3級レベルの全範囲を復習し、計算スピードを向上させます。2級学習の土台を固めましょう。

  • 3級全範囲の復習テスト
  • 計算スピードの強化
  • 概念の正確な理解確認
  • 弱点分野の集中補強
⏱️ 約8時間（総合問題30問）
ステップ 2a

高校数学の強化（集合・関数編）

集合の記号と演算、命題と論理、2次関数など、統計学に必要な高校数学を学びます。

  • 集合の概念と演算
  • 命題と論理
  • 必要条件と十分条件
  • 2次関数とグラフ
⏱️ 約8時間（練習問題20問）
ステップ 2b

高校数学の強化（確率・データ編）

順列・組合せの応用、条件付き確率、独立試行、データの分析を深く理解します。

  • 順列・組合せの応用
  • 確率の基本定理
  • 条件付き確率の応用
  • 独立試行の確率
⏱️ 約8時間（練習問題25問）

Part 2: 確率の発展 (Step 3-5)

ステップ 3

確率の発展

条件付き確率の複雑な問題、ベイズの定理、確率の乗法定理を学びます。

  • 条件付き確率と独立性
  • ベイズの定理の導出と応用
  • 確率の乗法定理
  • 確率の総合問題演習
⏱️ 約3時間（練習問題20問）
ステップ 4

確率分布の理論

二項分布、ポアソン分布、連続型確率分布、正規分布の性質を詳しく学びます。

  • 離散型確率分布
  • 連続型確率分布の概念
  • 正規分布の性質と標準化
  • 期待値と分散の計算
⏱️ 約5時間（練習問題25問）
ステップ 5

標本分布

標本平均の分布、中心極限定理、t分布・カイ二乗分布・F分布を理解します。

  • 標本平均の分布
  • 中心極限定理の理解と応用
  • 標本分散の分布
  • t分布・カイ二乗分布・F分布
⏱️ 約3時間（練習問題15問）

Part 3: 推定 (Step 6-7)

ステップ 6

推定の基礎（母平均の推定）

点推定と区間推定の違い、母平均の信頼区間の計算方法を学びます。

  • 点推定と区間推定の概念
  • 信頼区間の意味
  • 母平均の信頼区間（σ既知・未知）
  • 信頼係数と区間の幅の関係
⏱️ 約4時間（練習問題20問）
ステップ 7

推定の発展（母比率の推定）

母比率の信頼区間の計算、必要な標本サイズの決定方法を習得します。

  • 母比率の信頼区間の計算
  • 標本サイズの決定方法
  • 標本サイズと精度の関係
⏱️ 約3時間（練習問題15問）

Part 4: 仮説検定 (Step 8-10)

ステップ 8

仮説検定の基礎

仮説検定の考え方、帰無仮説と対立仮説、有意水準、p値の意味を理解します。

  • 仮説検定の考え方
  • 帰無仮説と対立仮説の設定
  • 有意水準と棄却域
  • 第一種・第二種の誤り
  • p値の意味と解釈
⏱️ 約4時間（練習問題20問）
ステップ 9

母平均の検定

母平均のz検定、t検定、片側検定と両側検定の使い分けを学びます。

  • 母平均のz検定（σ既知）
  • 母平均のt検定（σ未知）
  • 片側検定と両側検定
  • 検定統計量の計算と判定
⏱️ 約4時間（練習問題20問）
ステップ 10

その他の検定手法

母比率の検定、F検定、2標本の平均の差の検定を習得します。

  • 母比率の検定
  • 等分散性の検定（F検定）
  • 2標本の平均の差の検定
  • 各検定の前提条件
⏱️ 約4時間（練習問題20問）

Part 5: 回帰分析と実験計画法 (Step 11-13)

ステップ 11

回帰分析入門

単回帰分析の考え方、最小二乗法、決定係数、残差分析の基礎を学びます。

  • 単回帰分析の考え方
  • 最小二乗法の原理
  • 回帰係数の推定と解釈
  • 決定係数（R²）
  • 残差分析の基礎
⏱️ 約3時間（練習問題15問）
ステップ 12

カイ二乗検定

適合度検定、独立性の検定、分割表の分析を習得します。

  • カイ二乗分布の性質
  • 適合度検定
  • 独立性の検定
  • 分割表の分析
⏱️ 約3時間（練習問題15問）
ステップ 13

実験計画法の基礎

無作為化、対照群と実験群、交絡因子とバイアスを理解します。

  • 無作為化の重要性
  • 対照群と実験群
  • 交絡因子とバイアス
  • 盲検法の概念
⏱️ 約2時間（練習問題10問）

Part 6: 実践演習と総仕上げ (Step 14-15 + 模擬試験)

ステップ 14

実践問題演習（2級レベル）

統計学2級レベルの典型問題をパターン別に演習し、実戦力を養います。

  • 確率分布の問題
  • 推定（信頼区間）の問題
  • 検定の問題
  • 回帰分析・カイ二乗検定
⏱️ 約6時間（練習問題40問）
🎯 模擬試験

統計学2級レベル 模擬試験

本番と同じ形式の90分試験に挑戦！合格基準は70%以上の正答率です。

  • 本番形式の35問
  • 制限時間90分
  • 合格基準：70%以上
  • 詳細な解説付き
⏱️ 90分（試験時間）
ステップ 15

総仕上げと本番対策

頻出分野の重点復習、時間配分の最適化、弱点分野の徹底克服を行います。

  • 頻出分野の重点復習
  • 計算スピードの最終調整
  • 弱点分野の徹底克服
  • 本番シミュレーション
⏱️ 約2時間

🎓 コース修了後のあなた

このコースを修了すると、以下のスキルが身につきます:

  • 統計学2級レベルの実力
  • 推測統計の理論と実践を理解
  • 仮説検定を正しく実行・解釈できる
  • 回帰分析でデータの関係性を分析できる
  • 実験計画法の基礎を理解
  • データサイエンス実務で即戦力となる統計知識
  • 統計学準1級レベルへの足がかりができる
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