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[公式サイトの出題範囲表より作成]
データソース
身近な統計
1．データソース
2．公的統計
データの分布
データの分布の記述
4．円グラフ
5．幹葉図
6．度数分布表・ヒストグラム
7．累積度数グラフ
8．分布の形状
1変数データ
中心傾向の指標
散らばりなどの指標
7．ジニ係数
8．２つのグラフの視覚的比較
9．カイ二乗値
10．歪度
11．尖度
中心と散らばりの活用
1．偏差
2．標準化
3．変動係数
4．指数化
2変数以上のデータ
散布図と相関
4．層別した散布図
5．相関行列
6．擬相関
7．偏相関係数
カテゴリカルデー タ
1．度数表
2．2元クロス表
データの活用
単回帰と予測
1．最小二乗法
2．変動の分解
3．決定係数
4．回帰係数
5．分散分析表
6．観測値と予測値
7．残差プロット
8．標準誤差
9．変数変換
時系列データの処理
4．系列相関・コレログラム
5．トレンド
6．平滑化
推測のためのデータ収集法
観察研究と実験研究
1．観察研究
2．実験研究
3．調査の設計
4．母集団
5．標本
6．全数調査
7．標本調査
8．ランダムネス
9．無作為抽出
標本調査と無作為抽出
1．標本サイズ
2．標本誤差
3．偏りの源
4．標本抽出法
実験
1．実験のデザイン
2．フィッシャーの3原則
確率モデルの導入
確率
1．事象と確率
2．加法定理
3．条件付き確率
4．乗法定理
5．ベイズの定理
確率変数
1．離散型確率変数
2．連続型確率変数
3．期待値・分散・標準偏差
4．確率変数の和と差
5．2変数の共分散・相関
確率分布
1．ベルヌーイ試行
2．二項分布
3．ポアソン分布
4．幾何分布
5．一様分布
6．指数分布
7．正規分布
8．2変量正規分布
9．超幾何分布
10．負の二項分布
推測
標本分布①
1．独立試行
2．標本平均の期待値・分散
3．チェビシェフの不等式
4．大数の法則
5．中心極限定理
6．二項分布の正規近似
7．連続修正
8．母集団
9．母数
標本分布②
1．標準正規分布
2．標準正規分布表の利用
3．t分布
4．カイ二乗分布
5．F分布
6．分布表の活用
7．上側確率点
推定①
1．点推定
2．推定量と推定値
3．有限母集団
4．一致性
5．不偏性
6．信頼区間
7．信頼係数
推定②
1．母平均・母分散の区間推定
2．母比率の区間推定
3．相関係数の区間推定
推定③
1．母平均の差・母分散の比の区間推定
2．母比率の差の区間推定
仮説検定①
1．仮説検定の理論
2．p値
3．帰無仮説と対立仮説
4．両側検定と片側検定
5．第1種の過誤と第2種の過誤
6．検出力
仮説検定②
1．母平均の検定
2．母分散の検定
3．母比率の検定
仮説検定③
1．母平均の差の検定
2．母分散の比の検定
3．母比率の差の検定
仮説検定④
1．適合度検定
2．独立性の検定
線形モデル
回帰分析
1．回帰直線の傾きの推定と検定
2．重回帰モデル
3．偏回帰係数
4．回帰係数の検定
5．多重共線性
6．ダミー変数を用いた回帰
7．自由度調整済み決定係数
実験計画の概念の理解
1．実験
2．処理群と対照群
3．反復
4．ブロック化
5．一元配置実験
6．3群以上の平均値の差
7．F比
活用
統計ソフトウェアの活用
1．計算出力を活用できるか
2．問題解決に活用できるか
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