私は機械系メーカーにてデータ分析・機械学習関連の業務を行っています。2年ほど前に統計学の知識が必要と考え2級を取得しましたが，結局は過去問に過学習しただけで，「なぜこの検定方式を使うのか？」や「前提条件は何か？」などの理論的な部分の理解が不十分と感じていました。そこで，統計数理の受験を通して数理統計学を学ぼうと思いました。
　勉強を始めたのは試験の半年前です。まず過去問に目を通し，頻出分野を確認しました。その後，4か月ほどかけて[1]を読み込みました。本書は概念の導入や注意点を丁寧に説明しているので入門書として大変良かったです。さらに，教育的な練習問題が多く，理解が甘かった部分の確認ができました。また，副読本として[2]を使用し，定理の前提条件の整理とより厳密な証明の確認をしました。その他には，[3]で確率空間や確率変数の収束のイメージをつけましたが，それは[1]，[2]の通読に有用でした。また，興味深い話題について自分でToy Problemを作り，Python等でその挙動を数値的に確認しました。そして，1か月前から過去問に着手しました。問ごとの計算量・記述量にばらつきがあり時間が足りないと感じたので，[1]，[2]の演習を再度行いました。
　受験を通し，①天下り的に感じていた種々の推定量や検定方式を統計的決定理論の枠組みで理解できた，②自由度の幾何学的な解釈ができた，③ベイズ推論を伝統的な統計学の観点で整理できた，等の大きな収穫がありました。また，生意気ですが統計学の限界の一端（多目的最適化を扱うために何らかの制限や基準が必要，定理が十分条件で述べられることが多い，検定における「確率」の捉え方等）を感じられたと思います。
　今後は統計応用の勉強を行い，受験で得た知識と併せて業務に活かし，データ分析スキルを向上したいです。また，情報幾何や統計的学習理論についてより学びたいです。

参考文献
[1] 竹村彰通（2020）『新装改訂版 現代数理統計学』学術図書出版社
[2] 久保川達也（2017）『現代数理統計学の基礎』共立出版
[3] 平岡和幸・堀玄（2009）『プログラミングのための確率統計』オーム社