「グラフィカルモデルと因果探索100問 with R」（共立出版）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。
PR・広告を含みます
統計検定をスクールで学ぶなら、教育訓練給付で最大80%OFF。
対象講座なら受講料の最大80%（給付区分・上限・要件あり）が後日戻り、実質負担を抑えられます。独学の本＋スクールの併用も。
▶ あなたの講座でいくら戻るか試算（無料・30秒）
無料相談で適用条件を確認できます
無料相談で適用条件を確認できます
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
因果探索の本質を伝えることを目的とし、専門性と実践性を兼ね備えた一冊。 理論・アルゴリズム・応用の全体像を丁寧に整理する。
本書は、因果探索の本質を伝えることを目的としながら、専門性と実践性を兼ね備えることをめざしたものである。PCアルゴリズムやLiNGAMといった代表的な手法に加え、カーネルを用いた独立性や条件付き独立性の検定法、情報量規準や周辺尤度に基づく構造学習など、理論・アルゴリズム・応用の全体像を一貫して丁寧に整理する。実務家はもちろん、大学院生や研究者にも因果探索の確かな指針を与える一冊である。心理学やマーケティングの現場でグラフィカルモデルを活用する際にみられる誤解や恣意的な使用にも警鐘を鳴らし、理論に裏づけられた正しい手法をわかりやすく解説する。 第0章 やさしく学べる因果探索
第1章 確率と統計の基礎 1.1 確率変数 1.2 多変量の確率分布 1.3 逆Wishart分布 1.4 最尤推定 1.5 統計的検定の考え方 付録 命題の証明
問題1〜18
第2章 グラフィカルモデル 2.1 条件付き独立性 2.2 グラフの分離性 2.3 グラフによる条件付き独立性の表現 2.4 Chow-Liuアルゴリズム 付録 Primアルゴリズム
問題19〜29
第3章 カーネルによる独立性と条件付き独立性の検定 3.1 再生核Hilbert空間 3.2 独立性の検定：HSIC 3.3 条件付き独立性の検定：KCI 付録 命題の証明
問題30〜43
第4章 PCアルゴリズム 4.1 PCアルゴリズムの概要 4.2 PCアルゴリズムにおける条件付き独立性の検定 4.3 骨格の生成 4.4 骨格に矢印の向きをつける
問題44〜53
第5章 LiNGAM 5.1 Direct LiNGAM 5.2 多変数への拡張 5.3 識別可能性 5.4 独立成分分析（ICA） 5.5 ICA LiNGAM 5.6 最短経路問題を用いた交絡への対応 付録 命題の証明
問題54〜69
第6章 情報量規準と周辺尤度 6.1 AICとBICの概要 6.2 離散変数の周辺尤度 6.3 連続変数の周辺尤度 6.4 BICの本質 6.5 AICの本質 付録 命題の証明
問題70〜78
第7章 スコアベースの構造学習 7.1 スコアベースの構造学習の概要 7.2 情報量規準による構造学習 7.3 周辺尤度による構造学習 7.4 順序を仮定しない場合 7.5 BDeu 7.6 森の構造学習 付録 命題の証明
問題79〜100
判型：全集・双書／シリーズ：機械学習の数理100問シリーズ 5
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。
