大学の書籍部を歩いていたときに過去問集を見かけて、統計検定の存在を知りました。4月頃に、6月に2級を受けて11月に1級を受けることを決めたと思います。
　2級を受けた直後ということもあり、統計の基本的な概念（期待値や仮説検定）や確率分布（正規分布やポアソン分布）は把握していました。一方で、ややマイナーな確率分布（超幾何分布やベータ分布）や詳しい数学的手法（デルタ法など）については知らなかったです。1級に向けての勉強を始めたのは10月中旬で、1ヶ月ほどで集中的に勉強しました。参考書は「現代数理統計学の基礎」（久保川達也）を主に使って、この一冊を完璧にする方針としました。非常に良い本だったので、本文と演習でほとんどの範囲をカバーできましたが、たまにわからない点があったときは「現代数理統計学」（竹村彰通）や公式の参考書を参照しました。
　学習する際に意識したことは、内容に有機的なつながりを持たせて理解することです。そのためには、頭に思い浮かんだイメージを言葉で最後まできちんと書き留めることが大切だと思います。勉強しているとき、いま解いた問題はさっき解いた問題と方針が似ているなと感じたり、この定理をこんな風に使うということは自分の理解と少しずれているなと感じたりすることがあると思います。そうした類似性や違和感を逃さず、最後まで言語化して吟味します。吟味する際にはどうしても、定理の基礎的なところまで辿る必要があり、また他の問題でどのように利用されているか広く見る必要があるので、着実に理解を深められると思います。
　今後も数理統計の学習は継続しつつ、その知見を研究にも活かせるよう努力します。