応用情報技術者試験 令和7年度 秋期 午前 問63

【正解】イ

アソシエーション分析は、大量のデータから、項目間に存在する同時性や関連性のルールを発見する手法です。代表例が、買物かごの購買履歴から「商品Aを買う顧客は商品Bも買いやすい」という関係を見つけるバスケット分析です。抽出したルールは、組合せが全取引に現れる割合である支持度、Aを買ったときにBも買う割合である信頼度、偶然の同時購入と比べた関連の強さを示すリフト値などで評価します。したがって、イが適切です。

アの、目的変数と説明変数の関係を最小二乗法で分析するという説明は誤りです。これは回帰分析の説明です。売上予測など、要因となる変数から結果となる数値を推定する場合に用います。

ウの、複数の観測変数の背後に共通因子を仮定してモデル化するという説明は誤りです。これは因子分析の説明です。多数の質問項目などに共通する、直接観測できない潜在的な因子を探ります。

エの、多数の変数を少数の合成変数に要約するという説明は誤りです。これは主成分分析の説明です。元の情報をできるだけ保持しながら次元を削減し、データ全体の傾向を把握しやすくします。

【ポイント】 アソシエーション分析では、「AならばB」という関連ルールを抽出します。 支持度、信頼度、リフト値の意味を区別し、回帰分析、因子分析、主成分分析との違いを押さえることが重要です。