タイトルのとおりです。
当日の試験
解答冊子について
A4サイズ、罫線付きの用紙が10ページ分ある「冊子」で、大問1問に3ページ分くらい使えます。
制限時間が90分なので、大問1問に30分弱、約3枚分まで使えることになります。計算過程も書く必要があります。
普段の試験勉強からそれを想定して対策しましょう。
電卓について
統計応用では、電卓が使用可能です。問題によっては、かなり使います。特に数値計算。
最低限四則演算ができればOKですが、√ の計算が出来るものがあれば望ましいです。
関数電卓は使用不可。
合格ラインの正答率
大問1問分を100%とし、300%のうちの180～200%近くを取れれば合格ラインに届くと思います。
3問選択のうち、
- 完答2問
- 完答1問＋半分正答2問
- 1問を100%としたとき、3問で合計200%弱を超える正答率
などの組み合わせであれば、合格が見えてくると思います。
参考までに、筆者は
- 問1：3.7 / 4（約90%）
- 問4：2～3 / 5（約50%）
- 問5：3 / 5（約60%）
だったと思いますが、合格できました。
優秀者賞を取るには、3問合計で250%は必要かもしれません。
問題の分野について
全5問のうち、
- 2問が数式をいろいろいじったり、当てはめたり、統計学の分布にちなんだ解析など、データサイエンス寄り
- 2問が実験計画法、データモデリング等、実践的でデータエンジニアリング寄り
- 問5は全4分野とも共通問題で、「医薬生物学」をテーマにした問題を、数理統計学を駆使して実践的に解析していくものが多い（※）
※共通問題のため、人文科学、社会科学、理工学、医薬生物学の4つの分野になじみのある問題となるため、必然的に全分野の要素が絡む問題となり、特に「医薬生物学」をテーマにした問題を数理統計学を駆使して実践的、社会実装的に解析していく問題になりやすい気がします。
テーマは医薬生物学、解析手法やモデル当てはめは理工学、解析結果の解釈、利用、応用の仕方の部分は人文科学、社会科学といった感じです。
筆者はデータサイエンス系2問と問5を選択しました。数学が得意な人はデータサイエンスは比較的やりやすいかもしれません。
実践系が好きな人はデータエンジニアリング系がいいかもしれません。
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