2級インデックス
2級は推測統計の基礎を確立する級。記述統計・確率の応用＋確率分布・推定・検定が中核。以下はカリキュラム順に、
gradeに2級を含む作成済みノート。推定・検定（Phase 4）が2級の山場。
記述統計（Phase 1）
- 散らばり（ばらつき）の指標 ── 範囲・四分位範囲・分散・標準偏差・変動係数（なぜ偏差を2乗するか／なぜn−1で割るか）
- 箱ひげ図と外れ値 ── 5数要約・ひげの2流派・1.5×IQRルール（なぜ係数が1.5なのか／約2.7σ・0.7%）
- 標準化（z得点）・偏差値・チェビシェフの不等式 ── 標準化≠正規化／偏差値に上限なし／どんな分布でも成り立つ歯止め
- 時系列データの処理 ── 指数・増減率・移動平均・成長率（なぜ成長率は幾何平均なのか）
- 2変数の記述（散布図・共分散・相関係数）── 相関≠因果／rは直線関係しか測れない／外れ値1点で激変
- クロス集計表・行/列比率・連関 ── 同じ表でも「何で割るか」で結論が変わる
確率（Phase 2）
確率分布・標本分布（Phase 3）
- ベルヌーイ分布・二項分布
- ポアソン分布
- 一様分布（連続一様分布）
- 正規分布（標準正規・標準化）
- 二項分布の正規近似
- 標本平均・標本比率の標本分布（標準誤差）
- t分布・カイ二乗分布・F分布（標本分布の三役）
推定・仮説検定（Phase 4）
- 点推定（推定量の良さ：不偏性・一致性・有効性・十分性）
- 区間推定（母平均・母比率・母分散の信頼区間）
- 仮説検定の枠組み（帰無仮説・対立仮説・p値・有意水準）
- 第一種の過誤・第二種の過誤・検出力（2種類の誤りとトレードオフ・サンプルサイズ設計）
- 母平均の検定（1標本・2標本t検定）
- 母比率・母分散の検定
- カイ二乗検定（適合度・独立性）
回帰・線形モデル（Phase 5）
ベイズ統計・実験計画（Phase 7）
確率過程・時系列・応用（Phase 8）
未作成（2級範囲で未ノート化）
- （2級範囲の主要トピックはカバー済み。総項目数の精査は最新の出題範囲表で要確認）