1週間で仕上げる院試, 編入試験,定期試験,データサイエンス入門のための確率・統計速習note - どんな参考書で勉強するよりも確率・統計を最大コスパで学習し試験で得点するための究極テキスト
1. はじめに
この記事では、物理の理論研究室出身で, 半年間の独学の対策で医学部学士編入試験に合格し, 東京大学以外の大学の学部から東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻(通称東大TMI)の院試を外部受験して合格し, その後, 家庭教師等で大学レベルの数学、物理、確率・統計を指導している私が確率・統計対策のためのテキストを作成しました
特に, 初学者でも最速で学習し試験で高得点が取れるように,
・重要な事項の紹介・解説
・院試などで実際に出題された問題の掲載と解説
・類題の掲載と解説
をしている, 50ページのテキストを作成しました. 工学系の院試の共通数学から東大tmi, 新領域の院試、医学部学士編入試験、定期試験まで幅広く対応できるようにしています。
内容としては、私が院試や学士編入試験前に短期間(数日の対策)で合格するために行った学習内容で、合格のために必要な部分だけを抽出してまとめてあります。また、初学者向けに引っ掛かりやすいポイントや差がつく問題について丁寧な解説を行っています。
特に、以下のような方々の役に立てればと思い書いております。
・確率・統計の対策を最速でしたい
・確率・統計をきっちりと学んで使えるようにしたい
・編入試験や定期試験の数学の対策がしたい
・大学院では外部受験をしたいと考えている
・院試については情報が少なくどう対策したらいいかわからない
・文系出身だが理系の分野の大学院や医学部学士編入試験を受験する予定
・大学院から専門を変えたい
・データサイエンス/人工知能に興味がある
2. プロフィール
読者の方が私の体験談を読んで役に立つかを判断してもらえるように、まず私自身の簡単なプロフィールについて紹介します。
個人の実績
TOEFL ibt 98 点
東京大学 技術経営戦略学専攻 合格
某旧帝大医学部学士編入試験 筆記試験合格
某近畿圏医学部編入試験 最終合格
医学部については、具体的な学校名を伏せています。
経歴
偏差値67の中高一貫校 → 京大 理学部 物理 理論系 (GPA 3.7↑, 数学系の授業も多数履修)です。
数理統計分野での研究実績・実務経験あり
データサイエンス・人工知能分野でインターン
他の記事で書いているように医学部編入を本命として目指すかたわら、東大tmiを受験しました。
そのための試験対策は、事前に受験していたTOEFL ibtをのぞき直前期の2週間弱で行うことになりましたが, 本番は余裕をもって合格できました.
※一切の無断転載やそれに準ずる行為を禁止します
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ここからはテキストのpdfを記載します. Latexを使って式が見やすくしており, しばしば図も用いた説明を行っています.
テキストのpdf
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