統計検定準1級ワークブックどこまでやったの第22章

2024年7月17日 08:00

統計検定準1級ワークブック（以下WB）の「第22章　主成分分析」について、私がどこまで勉強をやったのかを書いていきます。

準1級は範囲が広いので、どの章をどの程度勉強したのかは気になるところだと思います。本記事が同資格を受験する方の参考の１つとなれば幸いです。

主成分分析の概説

この章から機械学習の分野に入ってきます。まあなんか分かったような分からんような説明が書かれています。WB本文がよく分からない時は「分かりやすい」動画を見るのが、今の時代の効率的な勉強法なのではないかと思います。

いろんな方が動画を出していますが、私の場合は「データサイエンスLab.」さんの動画が一番しっくりきました。この辺りは個人差があると思うので、お好みの動画を探すのがいいと思います！

・主成分分析の最大の特徴である『次元の縮約』の考え方をサクッと理解できる！
https://www.youtube.com/watch?v=ar8VGpNgwt4

ここから行列が出てきます。「標本分散共分散行列」と「標本相関行列」です。行列の知識に乏しかったので、「予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」」さんの動画で勉強を始めました。

勉強あるあるだと思うのですが、最初は簡単でも途中から急に難しくなって、ついていけなくなることがよくある話で。なんとか⑫の「固有値・固有ベクトル」までは勉強できたのですが、そのあたりで断念しました。

線形代数の知識は使わなければ身につかないですが、なぜかここでは使うことはなく（固有値、固有ベクトルの値は問題で与えられていることが多い）、この知識は「第26章　その他の多変量解析手法」で使うことになりました。

ここではとりあえず例1が解けるレベルでよいと思います。

ここの説明はとても難解です。執筆されている教授目線でいえば、この程度が理解できなければ勉強する意味もないということでしょうか。。

ここの内容を記事や動画で探すと当然ながらいろいろヒットするのですが、どうにも腑に落ちるものがなかったため、最終的には主成分、固有値、固有ベクトル、寄与率、累積寄与率、主成分負荷量、主成分得点といったキーワードを自分流に整理して覚えていった感じです。

ここは例題がなかったこともあり、ほぼスルーでした。

ここも例題がなかったこともあり、ほぼスルーでした。

関連性はまあまあだと思いますが、量が少ないです。
例題については別記事に書いています。ご参考まで。

どこまでやったの度：★★★
WB本文の説明が難解なので、しっくりくる動画などを探して繰り返し理解を深めました。例題は5～6回程度やった程度です。

なお、以下の記事で勉強方法や参考にした書籍、動画、記事などを書いています。ご参考まで。

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