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当講座の指定した書籍に基づき、アクチュアリー1次試験数学の基礎に必要な知識を身に付けていきます。
ここで身に付けた知識をもとに、アクチュアリー1次試験数学の過去問を解いていくことが、アクチュアリー1次試験数学の合格の近道となります。
以下の書籍を用いて講義を進めてまいります。
(受講の前に各自ご購入ください)
これらの書籍の内容を丁寧に解説していき、アクチュアリー1次試験数学の基礎を学んでまいります。カリキュラムは以下のとおりです。
この講座で基礎を固めることによって、アクチュアリー1次試験数学の過去問を理解できるレベルになります。
※本コース(2022年版コース)の販売期間は2022年11月30日までとなります。
※本コース(2022年版コース)の受講期間(視聴期間)は2022年12月31日までとなります。
日本アクチュアリー会正会員、日本証券アナリスト協会検定会員、1級DCプランナー、宅地建物取引士。
信託銀行、証券会社、生命保険会社などで20年間、一貫して数理の専門職であるアクチュアリー業務に従事。
現在は、難関試験の1つであるアクチュアリー試験、公務員試験、大学受験数学の講師を中心に活動。
■経歴:
1995年 上智大学理工学部数学科卒業
1997年 上智大学大学院理工学研究科数学専攻修了
日本アクチュアリー会正会員・日本証券アナリスト協会検定会員
■職歴:
東洋信託銀行株式会社 年金信託部
株式会社日興リサーチセンター 年金研究所
野村年金サポート&サービス株式会社 年金研究所
マスミューチュアル生命保険株式会社 商品開発部
AIG富士生命保険株式会社 商品開発部
Section 1:第01回 基礎的な知識 | ||||
1 | (1) 集合と場合の数 | 14:17 | ||
2 | (2) 順列と組み合わせ | 23:08 | ||
3 | (3) 2項定理 | 9:56 | ||
Section 2:第02回 確率 | ||||
4 | (1) 確率の定義 | 2:18 | ||
5 | (2) 確率の性質 | 7:22 | ||
6 | (3) 条件付き確率 | 13:10 | ||
7 | (4) ベイズの定理 | 13:52 | ||
Section 3:第03回 確率変数(1変数) | ||||
8 | (1) 確率変数 | 19:10 | ||
9 | (2) 期待値と分散 | 20:55 | ||
10 | (3) チェビシェフの不等式 | 8:42 | ||
11 | (4) モーメント母関数 | 17:20 | ||
12 | (5) 変数変換 | 13:28 | ||
Section 4:第04回 確率変数(2変数) | ||||
13 | (1) 多変数の場合 | 18:19 | ||
14 | (2) 共分散と相関係数 | 9:26 | ||
15 | (3) 2変数の和の確率分布 | 11:31 | ||
Section 5:第05回 主な分布 | ||||
16 | (1) 2項分布 | 19:47 | ||
17 | (2) ポアソン分布 | 16:15 | ||
18 | (3) 多項分布・超幾何分布 | 18:01 | ||
19 | (4) その他の分布 | 14:53 | ||
Section 6:第06回 中心極限定理と再生性 | ||||
20 | (1) 中心極限定理 | 7:53 | ||
21 | (2) 標準正規分布と標準化変換 | 20:59 | ||
22 | (3) モーメント母関数と再生性 | 16:57 | ||
Section 7:第07回 標本と統計量の分布 | ||||
23 | (1) 母集団と標本 | 3:14 | ||
24 | (2) 標本の整理 | 4:19 | ||
25 | (3) 母集団分布 | 5:06 | ||
26 | (4) 標本確率変数と統計量 | 21:55 | ||
27 | (5) 順序統計量 | 6:33 | ||
28 | (6) 最大(最小)・中央値・標本範囲の分布 | 11:11 | ||
Section 8:第08回 正規母集団の分布 | ||||
29 | (1) 正規母集団 | 17:35 | ||
30 | (2) χ2乗分布 | 7:24 | ||
31 | (3) χ2乗分布の性質 | 11:33 | ||
32 | (4) 指数分布とχ2乗分布の関係 | 7:21 | ||
33 | (5) F分布 | 19:49 | ||
34 | (6) t分布 | 8:27 | ||
Section 9:第09回 点推定 | ||||
35 | (1) 不偏推定量 | 7:17 | ||
36 | (2) 最尤推定量 | 8:44 | ||
37 | (3) 有効推定量・充足推定量・一致推定量 | 16:24 | ||
Section 10:第10回 区間推定 | ||||
38 | (1) 一般的な母数の区間推定 | 17:00 | ||
39 | (2) 指数分布の母平均の区間推定 | 10:19 | ||
40 | (3) 百分率の区間推定 | 13:05 | ||
Section 11:第11回 母数の検定 | ||||
41 | (1) 仮説と検定 | 5:06 | ||
42 | (2) 帰無仮説と対立仮説 | 13:41 | ||
43 | (3) 母平均の検定 | 20:56 | ||
44 | (4) 母分散の検定 | 10:08 | ||
45 | (5) 百分率の検定 | 17:19 | ||
Section 12:第12回 適合度・独立性の検定 | ||||
46 | (1) 期待度数と観測度数 | 4:21 | ||
47 | (2) 適合度の検定 | 9:04 | ||
48 | (3) 独立性の検定 | 13:22 | ||
49 | (4) 2×2分割表の簡便計算法 | 6:57 | ||
Section 13:第13回 回帰分析 | ||||
50 | (1) 回帰分析とは | 0:55 | ||
51 | (2) 相関係数 | 15:08 | ||
52 | (3) 回帰直線 | 3:07 | ||
53 | (4) 最小二乗法(単回帰の場合) | 18:15 | ||
54 | (5) 決定係数(単回帰の場合) | 11:19 | ||
55 | (6) 重回帰 | 14:39 | ||
56 | (7) 非線形回帰 | 13:44 | ||
Section 14:第14回 時系列解析 | ||||
57 | (1) 時系列解析とは | 1:46 | ||
58 | (2) 定常性・自己共分散・自己相関 | 11:26 | ||
59 | (3) 自己回帰モデル | 14:45 | ||
60 | (4) ユールウォーカー方程式 | 13:55 | ||
61 | (5) 自己回帰モデルAR(1)のまとめ | 11:38 | ||
62 | (6) 自己回帰モデルAR(2)のまとめ | 16:27 | ||
63 | (7) 移動平均モデル | 12:38 | ||
64 | (8) MA(∞)表現 | 10:46 | ||
65 | (9) 反転可能性・識別可能性 | 9:53 | ||
66 | (10) 偏自己相関 | 6:02 | ||
Section 15:第15回 確率過程 | ||||
67 | (1) 確率過程とは | 1:34 | ||
68 | (2) マルコフ過程 | 4:15 | ||
69 | (3) 推移確率行列 | 18:11 | ||
70 | (4) 推移確率行列の応用 | 9:37 | ||
71 | (5) ブラウン運動 | 9:24 | ||
Section 16:第16回 シミュレーション | ||||
72 | (1) 逆関数法 | 13:26 | ||
73 | (2) 棄却法 | 20:40 | ||
74 | (3) 合成法 | 3:41 | ||
75 | (4) 負の相関法 | 28:36 |