「教科書を読んだが、演習が足りない」と感じることはございませんか？大学の試験勉強から統計検定の問題演習まで、統計学や各種数理手法の問題演習を提供します。
練習問題
カテゴリ
各カテゴリから問題を選択して、ぜひチャレンジしてみてください
統計学の基本的な考え方からデータ分析の基本まで。
データサイエンスに必要な数学基礎。微分、積分、線形代数など。
確率論と統計学の基礎から応用まで。データ分析力を本格的に養成。
アルゴリズムの理解や数学的素養を確認。計算問題を豊富に収録。
確率分布、推測統計、時系列解析、ベイズ統計など高度な統計学。
データの種類、度数分布表、ヒストグラム、代表値（平均・中央値・最頻値）、散らばりの指標に関する問題
確率の基本的な考え方、場合の数、確率の計算、条件付き確率、事象の独立性に関する問題
離散型確率分布、連続型確率分布、正規分布の基礎、二項分布、期待値と分散の基本に関する問題
散布図の作成と読み取り、相関係数の計算と解釈、回帰直線の基礎、データの散らばりと関係性に関する問題
標本と母集団の概念、標本調査の基礎、統計量の基本的な性質、データの代表性に関する問題
帰無仮説と対立仮説の概念から実際の検定手順、t検定の基礎、片側検定と両側検定、検定結果の解釈
関数、二次関数、三角関数、指数・対数関数など、データサイエンスの基礎となる高校数学の重要概念
微分の基本概念、導関数の計算、応用問題。機械学習の最適化アルゴリズムの理解に不可欠
積分の基本概念、不定積分・定積分の計算、面積・体積計算。確率分布や統計学の基礎
ベクトル、行列、行列式、固有値・固有ベクトル。機械学習やデータ分析の数学的基盤
数列の極限、関数の極限、無限級数。微分積分学や確率論の理論的基礎となる概念
集合論の基礎、位相空間の概念。より高度な数学理論や確率論を理解するための基盤
1変数データの要約、2変数以上のデータ、カテゴリカルデータの解析、時系列データの処理に関する問題
確率の基礎概念、条件付き確率、ベイズの定理、確率変数と確率分布の基礎に関する問題
正規分布や二項分布、ポアソン分布、その他標本分布の期待値や分散、指数分布と待ち時間の問題など
点推定の基礎、区間推定の考え方、母平均の区間推定、母比率・母分散の区間推定に関する問題
仮説検定の基本的考え方、母平均の検定、母比率・母分散の検定、カイ二乗検定に関する問題
単回帰分析の基礎、回帰係数の推定と検定、予測と信頼区間、実験計画の基礎に関する問題
AIの基本概念、ニューラルネットワークの基礎、パラメータ数の計算など
勾配降下法、バックプロパゲーション、最適化アルゴリズムなど
線形代数、確率統計、情報理論、微分積分など数理系の基礎知識
CNN、RNN、Transformer、注意機構、活性化関数、損失関数、過学習対策など
教師あり学習、教師なし学習、強化学習、回帰、クラスタリング、評価指標、モデル選択など
統計的仮説検定や確率分布など、統計検定３級〜２級レベルの問題
条件付き確率、ベイズの定理、確率密度関数、モーメント母関数、中心極限定理など
点推定、区間推定、最尤推定法、ベイズ推定、十分統計量など
仮説検定の理論、検定統計量、p値、尤度比検定、多重比較など
マルコフ連鎖、ポアソン過程、ブラウン運動、定常過程など
重回帰分析、ロジスティック回帰、一般化線形モデル、回帰診断など
ARIMA、状態空間モデル、スペクトル解析、単位根検定など
主成分分析、因子分析、判別分析、クラスター分析、正準相関分析など
ベイズの定理、事前分布、事後分布、MCMC法、階層ベイズモデルなど
AIC、BIC、交差検証、ROC曲線、混合行列など、
有限母集団修正、ネイマン配分、層化抽出、系統抽出、標本設計など
中心極限定理、大数の法則、漸近分布、一致性、漸近正規性など
分散分析、要因計画、乱塊法、ラテン方格、交互作用、多重比較など