ITストラテジスト試験 令和5年度 春期 午前II 問3

【正解】エ

ロジスティック回帰分析は、目的変数が「有・無」や「成功・失敗」のような二値である場合に、その一方が発生する確率を推定する手法です。図表では、年齢、週当たりの飲酒回数及び喫煙本数が説明変数であり、ガンの発症の有無が目的変数です。例えば、50歳、飲酒7回、喫煙70本の人は「有」、55歳、飲酒2回、喫煙10本の人は「無」といった多数の観測データを学習に用います。各説明変数の値から発症確率を0から1の範囲で求められるので、エが正解です。

アのABC分析は誤りです。これは、売上高や在庫金額などの大きさによって対象をA、B、Cのグループに分け、重要度に応じて管理する手法です。発症確率を推定する回帰手法ではありません。

イのクラスター分析は誤りです。これは、正解となる分類を事前に与えず、特徴が似たデータ同士を集めてグループ化する手法です。発症の有無という既知の結果を使った確率推定とは目的が異なります。

ウの主成分分析は誤りです。これは、多数の変数がもつ情報を、互いに相関しない少数の主成分へ要約する次元削減の手法です。

【ポイント】 目的変数が連続値なら重回帰分析、二値ならロジスティック回帰分析を使うのが基本です。 ロジスティック回帰では、説明変数の線形結合をシグモイド関数で0～1の確率に変換します。