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しかしQC検定のテキストや問題集てなんで推測統計学を先に学習させるんやろうな。 本試験がだいたいあの構成になってるからやろうか。 (確かに本試験では確率分布⇨推測統計学⇨記述統計学の順に出題してる) ただ推測統計学って学部生すら取っ付き辛いのに、大人はそれ以上アカン状態で始まるからね。
数学が得意な人、不得手ではない人はテキストのセオリー通りに行って良いんだけど、数学が苦手な人がいきなり正規分布表やt表、χ²表見ても眠くなるだけなので、まずは記述統計学(相関分析・単回帰分析・実験計画法)で分散分析表を埋める訓練をした方が、続く推測統計学も身に入りやすいと思うわ。
QC検定2級のテキストや問題集って、確率分析⇨検定・推進⇨相関分析・単回帰分析⇨実験計画法の順に書いてあるけど、数学が苦手な人は実は逆からやったほうが習得しやすい。 推測統計学(推測・検定)は学部生でも取っ付き辛いらしく、記述統計学から入った方が良いんだよね。 note.com/century_ohashi…
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返信先:@blue0828english(2級エアプなので正確なこと言えないんですが) 自分も「記述統計学」みたいな言葉で統計学やるような分野は苦手ですが、2級ってそういうの要求されてそうなので、そういう意味だと（理系の人からすると）難易度上がるのかもですね…
というのも、記述統計学 推測統計学は、手元のデータをどう分析するか (あるいは手元のデータからどう全体を推測するか)というノウハウの集まりなので、既存のデータ、新しいデータという区別がそもそもないからです。 pic.x.com/jKgUGPsXLS
ベイズ統計学は伝統的な統計学 (記述統計学および推測統計学) に比べて、新しいデータが次々とやってくるような状況にうまく対処できるという点が大きく異なります。 pic.x.com/gIVCsjOc5K
ベイズ統計学の考え方 ベイズ統計学は、１８世紀の数学者トーマス・ベイズがその基礎を作ったとされていますが、長い間、統計学の世界ではあまり注目されていませんでした。というのも、主流である記述統計学や推測統計学と考え方が大きく異なるため、有力な統計学者から異端視されていたからです。 pic.x.com/Ih1A2KMgZZ
返信先:@Setsu_Hanatsukiまぁそのへんはもう統計検定2級とかQC検定1級の出題範囲になるから万人にはキツいと思う。 重回帰分析や多変量解析がQC検定1級の範囲やし。 とは言え中高時代に数学が大の苦手やった私でもQC検定2級で学習する記述統計学は理解出来たから、相関分析はやったほうが良いね。
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膨大なデータを読み解いていく方法を体系化したものが、1つめの記述統計学です。記述統計学は、歴史的には３つの分野のうちで最初に登場したものであり、統計学全体の土台をなしています。 pic.x.com/rlv20kg6t6
統計学は大きく分けて３つの分野からなります。 ① 記述統計学 データの特徴をわかりやすく記述する。 ② 推測統計学 限られたデータから全体の状況を推測する。 ③ ベイズ統計学 新しいデータを学習して予測を改善する。 pic.x.com/1pd5n5i5a4
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