データサイエンスや数理統計学の理解向上に繋がると考え、本試験を受験しました。
試験対策のため、『自然科学の統計学』の書籍を中心に学習を進め、必要に応じて演習問題や統計学のセミナーで理解不足な点を補っていきました。当初は試験範囲が広く、どこから手を付けるべきか悩んでいましたが、確率分布の導出と頻出問題である推定量（不偏推定量、一致推定量、最尤推定量など）の学習に重点を置くことにしました。特に、試験範囲の確率分布については平均値や分散、モーメント母関数等を自力で導出出来るようにし、さらに、ある確率分布から他の確率分布の導出の証明が出来るように準備しました。実際の試験では、このような確率分布の基本的な性質を問う問題が多かったためか、なんとか合格し表彰状を頂くことができました。
統計検定の学習を通じて、これまで事象ごとに理解していた統計の知識を整理することができ、統計学について体系的に学ぶことが出来ました。これまではデータ解析の際に、ある手法を機械的に「当てはめる」だけでしたが、学習を通じて、解析の際にどのような仮定を置くのか、なぜその手法を用いるのかといった統計学を「使いこなす」ための第一歩を踏み出すことが出来ました。
今後は数理的な理解に加え、実データを用いた解析にも力を入れ、幅広い知識・ノウハウを身に着けていきたいと考えています。