概要

データ分析のスキルと知識を向上したい人のために楽しく学びあうグループを目指します。

教科書：統計学実践ワークブック、統計学基礎、データの分析、統計学、統計検定準一級公式問題集2015~2021年　日本統計学会編、

進行の仕方

Zoomを用いてオンラインで会議形式で進めます。
参加者が０人でも勉強会は実施いたします。準一級に主催者が合格するまで続けます。参加者がいれば、勉強会の内容を共同で決めたいと思います。基本は準一級の教科書である統計学実践ワークブックの練習問題を解いていきます。場合によって、過去問も勉強します。

毎週火曜日の午後7時から8時半まで行います。

予定：
1. 事象と確率：2022/6/28　
2. 確率分布と母集団 : 2022/7/5
3. 分布の特性値:2022/7/12
4. 変数変換　2022/7/12,19
5. 離散型分布 2022/7/19,26
6. 連続型分布と標本分布 2022/8/2
7. 極限定理、漸近理論 2022/8/9, 16
8. 統計的推定の基礎2022/8/16,23,30,9/6
9. 区間推定 2022/9/6
10. 検定の基礎と検定法の導出2022/9/13
11. 正規分布に関する検定2022/9/13
12. 一般の分布に関する検定法2022/9/13,20
13. ノンパラメトリック法2022/9/22,27
14. マルコフ連鎖 2022/9/27, 2022/10/4,11
15. 確率過程の基礎2022/10/11,18,25
16. 重回帰分析2022/10/25
17. 回帰診断法2022/11/1,8
18. 質的回帰2022/11/15/22
19. 回帰分析その他2022/1129
20. 分散分析と実験計画法 2023/2/7,2/14,2/28,3/14,3/21,28,4/4,11,25,5/2,9,16,23,30,6/6
21. 標本調査法 2023/6/13,20,7/4,11,18,25
22. 主成分分析 2023/8/1/2023/8/8,15,22,29
23. 判別分析2023/8/29,9/5,12
24. クラスター分析
25. 因子分析、グラフィカルモデル
26. その他の多変量解析手法
27. 時系列解析
28. 分割表
29. 不完全データの統計処理
30. モデル選択
31. ベイズ法
32. シミュレーション

Python3ではじめるシステムトレード：確率母関数、積率母関数など
https://qiita.com/innovation1005/items/532de654b368a0766819

Python3ではじめるシステムトレード：層化抽出法
https://qiita.com/innovation1005/items/d9ac9354e87220f47406

Python3ではじめるシステムトレード：非復元単純無作為抽出と有限修正
https://qiita.com/innovation1005/items/2146e6b90a21d250c293

Python3ではじめるシステムトレード：分散分析と直交表
https://qiita.com/innovation1005/items/fe4a2d960276dfa5426f

Python3ではじめるシステムトレード：主成分分析について考える
https://qiita.com/innovation1005/items/f6b8ec7cc8e73f13b3d0

チャットに参加、聴講のみも可能です。

また、不明な点などについてはh.moriya@quasars22.co.jp にご連絡いただければと思います。

準備

開始前までにZoomというオンライ会議システムをインストールしてください。 開始時刻前に参加IDとパスワードを"参加者への情報"の欄に張ります。無料のzoom用のIDとパスワードを発行します。セッションは３回行います。一回のセッションは４０分で切れますが、３回のセッションは同じIDとパスワードを使います。

対象者

統計検定準一級の合格を目指す人と、統計学について理論的な背景をきちんと学びたい方

運営

森谷博之：今年一級合格を目指します。去年、2021年度一級受験しましたが、落ちました。2022年は4級から受けています。2月に4級合格、3月に3級合格、5月に2級合格しました。11月末までに準一級の合格を目指します。開始前までにZoomというオンライ会議システムをインストールしてください。 開始時刻前に参加IDとパスワードを"参加者への情報"の欄に張ります。無料のzoom用のIDとパスワードを発行します。セッションは３回行います。一回のセッションは４０分で切れますが、３回のセッションは同じIDとパスワードを使います。