統計学はどのような学問分野においても必須の学問であると思います。私は大学の講義で体系的に統計学を学習する機会がなかったため、独学で数理統計の演習書を用いて学んでいたのですが、内容をきちんと理解できているかの客観的な基準が欲しかったことと、勉強の成果を目に見える形で残したいという思いからこの検定を受験しました。
　受験の対策としましては、私はまず準1級の例題および過去問全てを解けるようにしました。その後、出題範囲表と照らし合わせて未出題の箇所を勉強しました。未出題範囲の勉強法は1級の公式テキストの章末問題を解く、1級の統計応用の過去問のうち、準1級でも出題の可能性のあるものを解くというものでした。その後は、主に実験計画法や機械学習について、わからないことを調べるために図書館で様々な本を探して読みました。その中でも特に準1級受験に役立つと思われたものは、「小西貞則、多変量解析入門(岩波書店)」です。
　当日の試験では、計算量こそ少なめでしたが、詳細な知識を問われる問題や未出題の問題が多く、しっかりと出題範囲全てを網羅しておくことが重要だと思いました。
　この受験を通じて統計学の広い範囲の知識が身について大変勉強になりました。機械学習は、医学の分野でも病理画像診断などに応用されています。そうした技術を使う側にとってもその原理や特性を理解しておくことは大きな意味があると思います。今後はより発展的な機械学習の手法や統計検定1級に向けた勉強にも挑戦してみたいと考えています。