2014年に博士課程に入学した際に、研究室の性質上
「実験やりまくる系」の研究テーマになるんだろうな（ため息）
と予想していたので、ここはきちっと統計学を勉強しておこうと思いました。結局、自分の好きな理論系に研究テーマを上手く引きずりこんだ（当初、先生達は理論はリスキーだから実験バンバンやってグラフ書いて、それで論文にしたらいいんやー！というスタンス）ので、実験はあくまでも理論を確認するためにしかやっていなかったので、統計学でどうこうはあんまり関係なかったんですが（笑）
まぁ、自分の生きてきた道は意外に統計学が登場する場が余り無かったわけです。心理学とか、アンケート調査とかデータひたすら取るとかそういう系統の方の方が統計学に対して詳しかったりしますね。
こういう事を言うと実験系の方に怒られてしまいますが、実験系の人ってひたすらサンプル作ってデータとってグラフにプロットして…そういう作業を見ていると、「誰でもできる労働」にしか見えなくて、貴重な三年間を大学を出なくてもできるような労働に当てるなどという事は自分にはとても出来なかったわけです。
まぁ、もちろん新しい理論などは実験を繰り返し行って得られるものではありますが…頭を使っているようには思えず、感覚的な思いつきでしか研究が出来ないので余り好きではないんですね。どうせ大学に居るのだから、エレガントな研究をやりたいと思ってしまうわけです。
話もどります：
自分ガチガチの理系ですが、統計学入門的な本で勉強して思うことは、統計学は難しいということです。「数式なしで分かる」とか「一週間で分かる」とか言うタイトルの本は信用してはいけないと思います。
統計学の難しいところは、数式自体は非常にシンプルなんですが、そこにある背景を理解するのが難しいです。検定とか確率分布とか…概念を飲み込むのは結構難しかったです。
特に多くの本が（裾野を広げるためか？）、二次元データを扱っているので多次元への拡張が少なく、理解を妨げることも多々ありました。
という事で、とりあえず統計検定の準1級か1級の勉強をしてみようかと思います。
準1級を見た限り、この程度なら恐らく1週間くらいの勉強で乗り切れそうです。知らないこと殆ど無かったので知識系の設問対策のみで良さそうです。
1級は少し難しそうでした。真の理解とか、公式・理論の導出なんかも勉強しておかないとダメそうです。また、確率分布も知らない分布とかもありましたので、これは少し勉強しないとダメそうです。
英検と似ている感じです。2級までは本質をわかっていなくても何となく合格できそうですが、準1級は理系でかつある程度統計学を理解していないと合格は難しそうです。1級はそれ専用の勉強がある程度必要かと思います。
設問の程度を見る限り、準1級くらいあると実際の業務で活用できそうですが、それ以下だと、ただ資格を持っているだけでペーパードライバー状態だと思います。
とりあえず書籍を購入して、日本に居る妻に今月末に持ってきてもらうとしますかね。
では、よしなに。