回帰分析

説明変数と目的変数の関係を数式（回帰式）で表現し、予測や要因分析を行う統計手法。説明変数が1つの単回帰分析と、複数の重回帰分析がある。将来の予測やデータ分析に広く用いられる。

説明変数と目的変数の関係を数式（回帰式）で表現し、予測や因果関係の分析を行う統計手法。説明変数が1つの単回帰分析と複数の重回帰分析がある。最小二乗法で回帰式を求め、売上予測や需要予測などに活用される。

目的変数と説明変数の関係を数式モデルで表現する統計手法。説明変数が1つの単回帰分析と複数の重回帰分析がある。最小二乗法で回帰係数を推定し、決定係数で当てはまりの良さを評価する。予測や要因分析に広く活用される。

プロジェクトのパフォーマンスが時間の経過とともに改善しているか悪化しているかを判断するために、定期的なデータを分析する技法。EVM指標のSPIやCPIの推移をグラフ化し、将来のパフォーマンスを予測する。

統計的な関係を用いて、プロジェクトの所要時間やコストを見積もる技法。過去のデータに基づく生産性パラメータ（例: 1画面あたりの開発工数）と作業量から算出する。データの精度と適用可能性に依存するが、類推見積りより精度が高い。

プロジェクト完了時の総コストの見積り。現在のパフォーマンス傾向に基づく算出式がいくつかあり、代表的にはEAC=BAC/CPI（現在のコスト効率が続く場合）やEAC=AC+ETC（残作業の見積りを加算する場合）がある。

プロジェクト完了時点での予算と実際のコストの差異予測。VAC=BAC-EACで算出される。正の値は予算内での完了を、負の値は予算超過での完了を予測する。

プロジェクトの全ステークホルダの情報を記録した文書。各ステークホルダの名前、役割、関心事、影響力、期待、コミュニケーション要件などを記載する。ステークホルダ分析の結果として作成され、ステークホルダマネジメントの基礎となる。

ステークホルダの利害関係、影響力、期待、リスクを体系的に分析するプロセス。権力/関心度グリッド、権力/影響グリッド、顕著性モデルなどのツールを用いる。分析結果はステークホルダ登録簿とエンゲージメント計画に反映する。