（後日談：合格しました！）
統計検定準1級を受けるにあたって、まず最大の壁は数学力かなと思っています。
統計と数学とは切っても切り離せない関係にあるが、自分は大学では数学をほぼ学んだことがなく、高校数学（＋α）レベルで理解が停滞してしまっている。そこで統計においてちょくちょく出くわす微積分や線形代数の入門のざっくりした理解を行い、あとは必要に応じて見返す戦略を取ろうと思う。
さしあたっては以下の2冊に取り組む方針。
統計検定2級、準1級の違いは記述式が導入されることで、択一式の問題と異なり、適当に暗記していた、いろいろな確率分布の母数の計算についてある程度きちんと理解することが求められる。
高校範囲では出てこなかった、正規分布に登場するガウス関数や、ベータ分布のベータ関数、ガンマ分布のガンマ関数などと触れ合わなくてはならないし、これに伴って行列計算を行う必要も出てくる。行列なんて最後に使ったのいつだっけ？というレベル（自分の受験から大学受験では課程変更で行列が出題されなくなった）なので、これは頑張らなくてはならない。
しかし数学だけやっていても統計はできるようにはならないので、さしあたっていろいろな統計手法の基礎を学ぼうと思う。
まずはベイズ法についてやろうと思う。ざっと調べた感じでは数学力を無視して、概念の理解がしやすそうという（適当な）理由である。過去問を流し見した感じだとちょいちょい出題されているので、まず初めにやるのにはちょうどいいと思う。
レビューを見て、これを購入してみたので、1冊通してみて、やってみた感想をまた書いて行きたいと思う。他の範囲については数学力と相談しておいおい検討していきたい。
