資格を取りたくて、というよりはデータ分析力を高めたくて勉強することにしました。
あまり知られていない検定ですが、内容はデータ分析するためのビジネス課題やKPIツリー、統計理論、SQL・Python・Rで実装を想定した内容等が書かれていて勉強になっています。
今、じっくり時間をかけているところが統計理論。
式をみても？と思うことが多く腹落ちまではできていない状況。コツコツがんばります。
自分で分析レポート作るのがキャッチアップとしては効率的かもです。
＜勉強メモ＞
■質的変数
└名義尺度：性別・職業・役職など、カテゴリーを表す変数のこと。変数の水準と呼ばれることもある。
└順序尺度：値（水準）ごとの順序の定まった変数のこと。衣類の大きさを表すサイズ変数（L＞M＞S）などは順序尺度の例となります。また、５段階評価や１０段階評価のアンケートデータも厳密には順序尺度
■量的変数
└間隔尺度：間隔尺度は差には意味があるが、比をとることには意味がない
温度や偏差値など
└比率尺度：間隔尺度のうち、比にも意味があること
■推測統計入門
└記述統計：手元のデータから確実にわかること
└推測統計：手元のデータから推測できること
・P値：帰無仮説が正しいと仮定したときに、標本から得られた統計量が実現する確率、およびそれより極端な統計量が得られる確率の合計
・有意水準：P値として許容できる値の最低値。つまり、これよりP値が低ければ帰無仮説が足しいという仮定が間違っているだろうと判断するライン
