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統計検定®試験対策講座

統計検定 準1級 基本レクチャー

統計検定®準1級合格への最短距離を進みましょう

  受講期間:3か月   難易度:★★★  
  ★ 開講記念キャンペーン実施中! ★
   特別受講料:34,650円(印刷テキスト付き 37,125円)(税込)

本コースの魅力

統計検定®準1級試験はCBT方式に移行して、いつでも受験できるようになりました。

シグマの準1級対策講座もeラーニングとして生まれ変わり、いつでも受講できるようになりました。みなさんの受験のタイミングで「準1級 基本レクチャー」をご受講いただき、準1級試験の合格を目指してください。

  • 統計検定®準1級の再重要論点を抽出した講義
  • 的確にポイントを押さえた明快な解説
  • 膨大な試験範囲を体系的に効率よく学ぶことができます

シグマのeラーニング講座 詳しくはこちら

こんな方におすすめ

  • 統計検定®準1級の短期合格を目指す方
  • 統計検定®準1級試験の勉強法に悩んでいる方
  • 時間と場所を選ばず、何度も繰り返し学習したい方
  • データサイエンスに興味がある方

カリキュラム

1. 回帰分析
・線形回帰
・非線形回帰
・質的回帰

2. 分散分析
・一元配置分散分析
・二元配置分散分析

3. 主成分分析
・簡単な説明
・定式化
・データを標準化した主成分分析
・寄与率
・主成分負荷量
・表の見方
・主成分得点

4. 判別分析
・線形判別関数
・マハラノビスの距離
・正規分布のベイズ判別
・サポートベクターマシン(SVM)
・SVM の多次元化による非線形判別とカーネル法

5. クラスター分析
・基本的な考え方
・クラスター間の距離
・ウォード法

6. 因子分析
・1 因子モデル
・2 因子モデル
・因子の回転
・共通性,独自性,寄与率
・因子分析の出力の表
・因子得点

教材内容

提供方法 eラーニングプログラム
※講義資料は、PDF形式でダウンロードが可能です。
受講期間 3か月(標準学習期間:3か月、在籍期間:3か月)
※在籍期間とは、ログイン可能な期間を表します。
教材構成 講義映像 約11時間
テキスト 1冊
修了テスト 1回分

テキストサンプル (PDF)

修了基準 期限内にテストを受験し、70点以上取得すること。
※受講期間内であれば繰返し受験可

eラーニングシステムの動作環境

講師紹介

講師:吉田直広

吉田 直広(よしだ・なおひろ)


2012年 一橋大学経済学部卒業
2017年 一橋大学大学院経済学研究科博士後期課程修了
現在 東京理科大学経営学部経営学科 助教、一橋大学 非常勤講師、芝浦工業大学 非常勤講師、博士(経済学)

主な著書・論文

  • (共著)『大学1・2年生のためのすぐわかる統計学』(東京図書、2020)

受講料

★ 開講記念キャンペーン実施中! (2023年 3月31日 お申し込みまで有効)

 印刷テキストなし   34,650 円 ※通常価格:38,500円(税込)
 印刷テキスト付き   37,125 円 ※通常価格:41,250円(税込)

印刷テキストの有無により、受講料が異なります。

「印刷テキスト付き」をお申し込みの方には、受講開始時に、印刷・製本されたテキストをお届けします。

お申し込み方法

★ 開講記念キャンペーン実施中! ★

特別料金でご提供、2023年 3月31日のお申込みまで有効です。

個人のお客様

下記申込みフォームに必要事項を入力し、送信してください。
(お申し込みボタンを押すと、新しいウィンドウまたはタブが開きます。)
印刷テキストの有無をご確認いただき、ボタンを押してください。
送信されますと、弊社より確認メールが届きます。

eラーニングのみ(印刷テキストなし)はこちら

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<受講開始時期についてのご案内>
お申し込みから数営業日中に受講開始となります(ログイン情報をメールにてご案内)。
印刷テキストは受講開始のご案内と同時の発送になりますので、到着まで少々お待ちいただきます。

お申込み~受講の流れ 詳しくはこちら(個人のお客様)

法人・団体のお客様、人事ご担当者様

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お申込み

<受講開始時期についてのご案内>
毎月20日までにお申し込みいただきますと、翌月1日から開始となります。
毎月21日以降のお申し込みの場合、翌々月1日の開始となります。

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本講座において、特定の商品や株式における個別銘柄、業種などの推奨は行なっておりません。したがって、株式の個別銘柄に関するお問い合わせや、株式市場の方向感、政治情勢に関するコメントなど、株式その他の投資の判断に影響を及ぼすと思われるものについてのお問い合わせに関しまして、一切お受けいたしません。最終的な投資判断はご自身でお願いします。

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