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)