統計検定2級：2018年6月の過去問メモ

ローレンツ曲線
ジニ係数:ローレンツ曲線と完全平等線で囲まれた面積の2倍

クラスター抽出と層化(層別)抽出の違い

期待値と分散の和(差)と正規分布の和(差)
https://www.hello-statisticians.com/toukei-kentei-2-kakomon-cat/201806-1.html#8
https://bellcurve.jp/statistics/course/6718.html
https://satolog.org/variance-difference/

共分散の求め方と期待値の()内での計算
https://best-biostatistics.com/toukei-kentei/201806.html#220186-14

95%信頼区間の応用
絶対値を外す→μを真ん中に持ってくる。

母比率の信頼区間
https://bellcurve.jp/statistics/course/9122.html

2標本t検定
https://bellcurve.jp/statistics/course/9427.html

分散分析のF値
分散分析表
https://best-biostatistics.com/stat-test/anova.html

統計検定2級：2018年11月の過去問メモ

3項移動平均,中央移動平均,後方移動平均,前方移動平均

ラスパイレス価格指数(qが0)

標準正規分布の上側確率

標本平均の期待値と分散
https://academ-aid.com/statistics/finite-sample-mean-var

正規分布の歪度と尖度は共に0
https://bellcurve.jp/statistics/course/26306.html

一様分布の確率密度関数
https://bellcurve.jp/statistics/course/8013.html

母比率を推定する場合の標準誤差
https://hatsudy.com/jp/interval-estimation.html
https://bellcurve.jp/statistics/course/9122.html

F分布
https://bellcurve.jp/statistics/course/9929.html

ポアソン分布
https://bellcurve.jp/statistics/course/6984.html
https://bellcurve.jp/statistics/course/6986.html

母比率の検定
https://bellcurve.jp/statistics/course/9488.html
https://bellcurve.jp/statistics/course/18227.html

カイ二乗検定
https://bellcurve.jp/statistics/course/9496.html

回帰分析で残差の自由度は「標本の大きさ－定数項を含む係数の数」https://toketarou.com/multi_regression/

残差平方和

係数の推定値の絶対値が小さいからといって、説明変数として不要とは限らない。

統計検定2級：2019年6月の過去問メモ

 変動係数(σ/μ)

標準化得点
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A8%99%E6%BA%96%E5%BE%97%E7%82%B9

偏相関係数
https://bellcurve.jp/statistics/course/9593.html

フィッシャーの3原則:無作為化,繰り返し,局所管理

多段抽出法と系統抽出法のデメリット
https://bellcurve.jp/statistics/course/8007.html

集合の加法定理
https://bellcurve.jp/statistics/course/23780.html

nPrとnCrの公式

共分散の公式

 Cov[X,Y]=E[XY]-E[X]E[Y]

 V[X+Y]=V[X]+V[Y]+2Cov[X,Y]

幾何分布
https://bellcurve.jp/statistics/course/6988.html

E(x) = \frac{1}{p}

V(x) = \frac{1 - p}{p^2}

線形補間
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%B7%9A%E5%BD%A2%E8%A3%9C%E9%96%93

二項分布の正規近似
https://bellcurve.jp/statistics/course/9122.html

標準誤差
https://bellcurve.jp/statistics/course/8616.html

第一種過誤率
第二種過誤率
https://datawokagaku.com/type_errors/

決定係数
自由度調整済み決定係数
https://bellcurve.jp/statistics/course/9706.html

外挿
https://science-log.com/%E9%9B%91%E8%A8%98top%E3%83%9A%E3%83%BC%E3%82%B8/%E3%80%8C%E5%A4%96%E6%8C%BF%E3%80%8D%E3%81%A8%E3%80%8C%E5%86%85%E6%8C%BF%E3%80%8D%E3%81%AE%E9%81%95%E3%81%84/

F-statistics(F-値)

統計検定2級：2019年11月の過去問メモ

四分位数

傾向変動と季節変動

コレログラム

層化(層別)抽出法,クラスター抽出法（集落抽出法）,系統抽出法

標本平均の分散と標準誤差

ベイズの定理

確率密度関数と期待値

正値確率変数

確率分布関数と確率密度関数の関係（微分する）

歪度
https://bellcurve.jp/statistics/course/17950.html

不変推定量(μ)と一致推定量(σ)
https://bellcurve.jp/statistics/course/8612.html

母比率の推定
https://toketarou.com/binomial/

正規母集団からの無作為抽出は自由度n-1のt分布
https://toketarou.com/t_distribution/

非正規母集団の場合は母集団分布に依存

帰無仮説はなんらかの意味で差がない状態を表し、対立仮説は差がある状態を表現する。

帰無仮説が棄却されないときには、帰無仮説が正しいち積極的には主張できない。
https://www.nli-research.co.jp/report/detail/id=55208?site=nli

t分布の上側5%点の見方

一元配置分散分析
https://toketarou.com/anova/

F分布のパーセント点の付表を確認

被説明変数の変化率(%)は弾力性と呼ばれ、回帰係数そのものではない。

統計検定2級 2021年6月の過去問メモ

パーシェ指数とラスパイレス指数：
分母と分子のq(数量)が0(基準年)なのがラスパイレス指数

Cov(aX+b, cY+d)=acCov(X, Y)

不偏分散の相関係数

層化抽出法（層別抽出法）,クラスター抽出法（集落抽出法）,多段抽出法,系統抽出法,二相抽出法

E(XY)＝x1y1p1q1+...+xnynpnqn

幾何分布（母平均と母分散）

等比数列の和の公式

チェビシェフの不等式

推定量

標本分散は一致推定量ではあるものの不偏推定量である

二項分布の正規近似
https://toketarou.com/binomial/

二乗の和

正規分布の母平均の推定

母分散が未知の場合の母平均の推定

母分散の区間推定

ピアソンのカイ二乗検定
https://bellcurve.jp/statistics/course/9496.html

ボンフェローニの不等式

分散分析
https://toukeibase.jp/kakomon/91fUVkrO
https://toketarou.com/anova/

重回帰モデル

自由度調整済み決定係数(R-squared)

情報処理安全確保支援士の勉強メモ1

理解がアヤフヤだった用語の整理です。

IA(Issuing Authority;発行局)
CSR(Certificate Signing Request)
CP(Certificate Policy) / CPS(Certification Practice Statement)
CRL(Certificate Revocation List)
OCSP(Online Certificate Status Protocol)
HSTS(HTTP Strict Transport Security)
TSA(Time Stamp Authority;時刻認証局)
TA(Time Authority;時刻配信局)
DKIM(Domain Keys Identified Mail)
メールのエンベロープ
存在性証明
完全性証明
ESP(Encapsulating Security Payload)
情報セキュリティの3要素
・機密性：認可されていない個人、エンティティまたはプロセスに対して、情報を使用不可または非公開にする特性
・完全性：資産の正確さ、および完全さを保護する特性
・可用性：認可されたエンティティが要求したときに、アクセスおよび使用が可能である特性
フォールスポジティブ：WAFやIPSにおいて、攻撃ではない正常な通信を攻撃と誤って遮断してしまう誤検知の動作
フォールスネガティブ：WAFやIDSにおいて、攻撃を検知できずに見逃してしまう動作
クリックジャッキング：Webページのコンテンツ上に透明化した標的サイトのコンテンツを配置し、利用者が気づかないうちに標的サイト上で不正操作を実行させる。
リバースブルートフォース攻撃：同一のパスワードに対して、すべてのLDAP IDを試行する攻撃。

ネットワークスペシャリスト合格！

ネットワークスペシャリスト試験も無事に合格できていました。

午後2はそれなりに手応えがあったものの、午後1の出来があまり良くなかったので、正直自信がありませんでしたが、どうにか合格できて良かったです。

データベーススペシャリスト試験と比較すると、ネットワークスペシャリスト試験の方が勉強量はかなり多かったです。

データベーススペシャリスト試験の方は、運用系の問題を捨てて、データベース設計の問題に絞ることができましたが、ネットワークスペシャリストの方はいろいろなジャンルを組み合わせて出題されることが多いので、無線系を捨てるとか、セキュリティ系を捨てるというわけにはいかず、全般的に勉強しなければなりませんでした。

ネットワークは技術の進歩が速く、古い過去問に出題されている技術は既に時代遅れになってしまっていることもありますが、設計技法のような部分はあまり変わらないので、最新の技術知識がかならずしも必要というわけではありません。

実際、今回の試験でも知らない技術(STUNなど)が出題されましたが、既存の知識を組み合わせれば回答できる問題でした。

次は情報安全確保支援士の合格を目指して頑張ります。