コア･テキスト統計学 大屋 幸輔
統計学は編入試験の重要科目ですが、確率と統計の境界があいまいなまま進むと、仮説検定や信頼区間の問題で根拠のない選択肢を選んでしまいがちです。本書は確率の基礎から統計的推測まで、理論と計算を組み立て直すのに適した教材です。秋田大学医学部、大阪大学経済学部、群馬大学情報学部といった編入試験でよく問われる標準誤差、回帰分析、仮説検定といった単元を、体系的に学べます。
この本の位置づけ
本書は大学初年度レベルの統計学を学ぶ受験生向けです。確率の定義から出発し、分布論、推定、検定といった標準的な流れで構成されており、数学的な背景を丁寧に説明する姿勢が特徴です。 一般的な統計学の教科書と異なり、公式の丸暗記ではなく「なぜその式になるのか」という導出過程を重視しています。編入試験では記述式や論述式の出題も多いため、理由を説明できる力が求められる受験生にとって有効です。
いつどのタイミングの編入受験生におすすめか
本書は編入受験準備の中盤以降、編入試験まで6ヶ月以上ある時期から導入するのが目安です。統計学の全体像をつかむために、最初の通読は試験日の4〜5ヶ月前が理想的です。 もし導入が遅れ試験まで3ヶ月以内になった場合、演習不足のままになりやすいため注意が必要です。逆に早すぎる段階で始めると、基礎的な確率の概念が定着していないため、本書の理論的説明についていきにくくなる可能性があります。
ターゲット大学と対策できるテーマ
オンライン編入学院が保有する過去問データベースを分析し、本書の内容が実際の出題範囲と重なる大学・学部を抽出しました。「頻出テーマ」はその学部の過去問で繰り返し問われている論点のうち、本書で扱っているものです。
広島大学情報科学部
数学
頻出テーマ尤度関数、標本サイズ、最尤推定、二項分布、指数分布、不偏推定量
本書の該当ページ尤度関数（p.282）、標本サイズ（p.153）、最尤推定（p.281）、二項分布（p.89）
数学
頻出テーマ有意水準5%、両側検定、指数分布、二項分布、不偏推定量、ポアソン分布
本書の該当ページ有意水準5%（p.218）、両側検定（p.254）、指数分布（p.129）、二項分布（p.89）
数学
頻出テーマ二項分布、条件付き確率、確率密度関数、標本分散、標準正規分布、信頼区間
本書の該当ページ二項分布（p.89）、条件付き確率（p.57）、確率密度関数（p.102）、標本分散（p.166）
東京農工大学工学部
数学
頻出テーマ二項分布、条件付き確率、標本分散、標本平均、確率変数、正規分布
本書の該当ページ二項分布（p.89）、条件付き確率（p.57）、標本分散（p.166）、標本平均（p.145）
英語
頻出テーマ二項分布、最尤推定、条件付き確率、確率密度関数、確率変数
本書の該当ページ二項分布（p.89）、最尤推定（p.281）、条件付き確率（p.57）、確率密度関数（p.102）
※志望校の最新の募集要項と過去問は必ずご自身でご確認ください。
使い方
まずは第1章から順序立てて読み進め、確率と統計の全体像を把握してください。読むときは各段落の数式が何を意味しているのか、ノートに式変形を書きながら進めることをお勧めします。 一度通読後は、過去問で頻出の単元（標準誤差、信頼区間、仮説検定、回帰分析）に絞って該当ページを復習します。過去問で計算問題に取り組んだ後、答えが合わなかった場合は本書に戻り「どの概念の理解が不足していたのか」を確認する使い方が効果的です。 本書は理論書であるため、計算練習については別の問題集と組み合わせることで、理解と演習のバランスが取れます。
注意点
本書の出版年を確認し、最新版を使用してください。統計学は基礎理論が変わりにくい分野ですが、版が古い場合は記号体系や呼び方が現在の試験問題と異なる可能性があります。 本書は理論の説明に重点を置いているため、問題数は限定的です。編入試験の過去問では、確率分布の計算や標本データの分析といった実践的な問題が多く出題されるため、本書だけでは演習量が不足します。計算演習が少ないと感じたら、専門の問題集を別途用意することをお勧めします。
