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アクチュアリー1次試験対策講座 数学基礎講座

アクチュアリー1次試験の数学の基礎を学べる講座です。いきなり過去問を解くのが難しい場合、このコースで、試験で出題される数学の基礎を身につけましょう。

これで丸わかり!
アクチュアリー1次試験数学の基礎

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。

  • 第1回 基礎的な知識
  • 第2回 確率
  • 第3回 確率変数(1変数)
  • 第4回 確率変数(2変数)
  • 第5回 主な分布
  • 第6回 中心極限定理と再生性
  • 第7回 標本と統計量の分布
  • 第8回 正規母集団の分布
  • 第9回 点推定
  • 第10回 区間推定
  • 第11回 母数の検定
  • 第12回 適合度・独立性の検定
  • 第13回 回帰分析
  • 第14回 時系列解析
  • 第15回 確率過程
  • 第16回 シミュレーション

受講の際に必要な知識

  • 高校数学
  • 大学初等数学

このコースで学べること

  • アクチュアリー1次試験数学の過去問を理解できるようになる
  • 大学レベルの確率・統計を理解できるようになる
  • 統計検定の試験問題にも対応できるようになる

こんな方にオススメ

  • アクチュアリー1次試験数学の合格を目指されている方
  • 確率・統計を知識をより深めたい方
  • 金融業界への転職を考えられている方

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。

About the Instructor

添田 享
アクチュアリー・ゼミナール講師

Course content

Total 15 hours 12 minutes
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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