このテストは、データサイエンティストやデータ分析業務に携わる初学者〜実務初級者を対象に、実務で必要とされる基礎知識や思考力を確認することを目的としたテストです。
このテストは、統計解析、機械学習、Pythonによるデータ処理、可視化、因果推論といった、データ分析の現場で広く用いられる知識を確認するためのものです。受験者が、各手法の適用場面を理解しているか、実務に耐えるレベルの分析設計や評価ができるかを問う内容となっています。
問題はすべて4択形式で構成されており、仮説検定の選択、機械学習モデルの評価指標、Pythonコードの出力理解、可視化手法の適切な選定、A/Bテスト設計などが含まれます。これにより、受験者の基礎的な技術知識と論理的な判断力を把握できます。
このテストは、データサイエンス系の採用選考時の基礎力判定や、学習効果測定、研修前後のスキル把握などの場面での活用が期待されます。
ある製品の欠陥率が5％であるとされるとき、新しい製造工程で欠陥率が変わったかどうかを検証するには、どの検定方法を用いるのが適切でしょうか。
平均値の差を検証するためのt検定を行う際に必要な前提条件として正しいものはどれでしょうか。
図を見て回答してください。図中のZ値の観測結果（ア）について、最も正しく説明しているものはどれでしょうか。ただし、図の曲線は標準正規分布とします。
図を見て回答してください。グラフはある検定において用いられる曲線です。この検定方法を用いる場面として正しいものはどれでしょうか。なお図中のnは自由度を示しています。
仮説検定において第一種の誤りとは何でしょうか。
「t検定」と比較して「z検定」が用いられる主な条件として正しいものはどれでしょうか。
2つの独立した群の平均値に差があるかどうかを検定するために用いられる手法はどれでしょうか。
ノンパラメトリック検定の特徴として最も適切なものはどれでしょうか。
図を見て回答してください。この図から読み取れる情報として誤っているものはどれでしょうか。
図を見て回答してください。表1に示す15名の身長について作成した箱ひげ図として正しいものはどれでしょうか。（ア）から（エ）の中から1つ選んでください。
ラクテス編集部
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