「統計モデルと推測」（講談社）の評判・価格・レビュー
統計検定を学ぶための教材の基本情報・価格・レビュー。
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はじめての方へ：教育訓練給付のしくみと損しない選び方 ／ 申請手順5ステップ
学んだ後に「作って公開する」ための環境例です。サーバー・ツールは教育訓練給付／補助の対象外です。
※給付率・実質額は区分（一般20%／特定一般40%／専門実践 最大80%）と要件で変わり、即時値引きでなく後日支給です。最終可否はハローワーク・厚労省でご確認ください。掲載はPR（送客手数料を受領）。
この本について
ロジスティック回帰モデル、一般化線形モデル、混合分布モデルまで、この一冊で！
・確率分布、推定、検定などの基本的な内容から、ロジスティック回帰モデル、一般化線形モデル、混合分布モデルまでを一冊で解説した、稀有の入門書 ・Rによるデータ分析例およびコードを多く掲載！
【データサイエンス入門シリーズ】 第2期として、以下の2点を同時刊行!
『統計モデルと推測』松井秀俊・小泉和之（著）竹村彰通（編） 『Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造』辻真吾（著）下平英寿（編）
第3期の刊行は2020年2月の予定(^o^)/
【「巻頭言」より抜粋】 文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学(北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学)を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。 本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。 データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。 ーー編集委員長 竹村彰通(滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授)
【推薦の言葉】 データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。 ーー北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長)
国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。 ーー杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)
判型：全集・双書／シリーズ：データサイエンス入門シリーズ
統計検定とは
統計検定は、統計学の基礎から応用までを整理して確認するための資格試験です。データの集計・解釈・推定・検定など、日常の意思決定で必要な考え方を身につけることを目的にしています。学習者が自分の理解を言語化し、実務へ接続できるかを可視化するのが主眼です。
こんな人向け：データを扱う業務での説明力を高めたい人向けです。統計が専門科目として未経験でも、基本的な四則演算と割合の考え方があると進めやすいです。
独学ロードマップでの位置
試験対策は暗記中心よりも、理解の順序を先に整えると定着しやすいです。まず統計の土台を作り、次に公式問題を通じて出題意図を確認し、最後に実務イメージへつなげる流れが有効です。
- まずデータの種類、平均・分散などの基本指標を、身近な例に置き換えながら読む。
- 次に確率・分布・標本誤差の考え方を、図や手順を追う形で理解する。
- その次に推定や検定を、なぜ使うかの意味から順にまとめる。
- 模擬問題で誤答傾向を記録し、弱いテーマを週ごとに回収する。
- 直近の過去問題や解説を用いて、時間配分と答案構成の型を練習する。
独学で足りる？体系的に学ぶ選択肢
独学では、解説書で結論を読むより各章で「なぜこの式を使うのか」を言葉にして確認する姿勢が重要です。教材は一冊を主軸にし、問題集で同テーマを繰り返す構成にすると理解が深まります。解説を読んだら同じテーマの演習を必ず解き、曖昧だった言い回しは自分の言葉でノート化すると後で振り返りやすくなります。
独学で時間がやや厳しい、または進度管理が難しい場合は、期間と到達目標を決めて学習を分解する選択肢が有効です。定期的な提出課題や添削がある形なら、モチベーション維持と知識の穴埋めを両立しやすくなります。 ▶ 給付でいくら戻るか試算
よくある質問
Q. 独学で始めるべきか、最初から講義型を選ぶべきか。
まずシラバスに沿って現状を点検し、基礎の強弱を把握すると判断しやすいです。基礎が薄い場合は質問しやすい環境のある学習形態の方が、進行を止めずに済むことが多いです。独学が得意な人は、週次の目標管理を作って自己点検を習慣化すると継続率が上がります。
Q. 数学が苦手でも取り組めるか。
統計検定は式の速さより、考え方を追う力での理解が重要です。公式そのものより先に「何を知りたいか」を言語化すると、苦手意識は和らぎます。苦手分野は1回で理解しようとせず、短い単位で反復する方が有効です。
Q. 合格対策で最短ルートはあるか。
万能な最短ルートはありません。出題傾向と自分の弱点を分け、弱点を優先して解く順番を決めるのが実務的です。結果として、短時間の詰め込みよりも理解を保った復習の積み上げが確実です。
次の一冊：次は『データ分析の基礎』や『表計算・可視化』など実務接続の分野に進むと、統計検定で得た概念を仕事の流れへ移しやすくなります。並行して報告書の読み書きや説明資料の構成を練習すると、取得した知識が再現しやすくなります。
