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A-1データ分析・データ利活用 · データ分析・データ利活用

回帰分析

Regression Analysis

かいきぶんせき

ある変数(目的変数)の値を、他の変数(説明変数)の値から説明・予測する関係式を求める統計手法。説明変数が1つなら単回帰分析、複数なら重回帰分析といい、最小二乗法で係数を求め、当てはまりのよさを決定係数で評価する。需要予測や要因分析に使う。

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他の資格での定義

IP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。

FE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。

AP回帰分析

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。

PM回帰分析

2つ以上の変数間の関係を数学的にモデル化する統計手法。目的変数と説明変数の関係を回帰式で表し、予測や推定に利用する。プロジェクトマネジメントでは、過去の実績データからコストやスケジュールの予測に用いられる。

DM回帰分析

ある変数を他の変数で説明・予測するために、変数間の関係を数式として当てはめる手法。売上を広告費で説明するといった予測モデルの構築に用いる。

PD-D回帰分析

目的変数と、それに影響する説明変数との関係を数式(回帰式)で表し、要因の影響の大きさの把握や予測に使う統計手法。説明変数が1つの単回帰分析、複数の重回帰分析、目的変数が2値のロジスティック回帰分析などがある。回帰式は変数間の関連を表すにすぎず、因果関係を示すとは限らない。

Past Exams

過去問での出題

過去問で 16 回出題(応用情報技術者試験 7・高度試験 午前Ⅰ 5・ITパスポート試験 2・基本情報技術者試験 1・プロジェクトマネージャ試験 1)。うち 1 回は用語そのものを問う問題です。

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出典: 独立行政法人情報処理推進機構(IPA)の過去問題。問題文は IPA のサイトの PDF で確認できます。「用語を問う問題」は、この用語の説明や特徴そのものを問う問題です。「選択肢」は、問題文ではなく選択肢に出たものです。用語名で照合しているため、関係の薄い問題が含まれることがあります。

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関連キーワードの用語

PD-D単回帰分析

1つの説明変数で目的変数を説明・予測する回帰分析。y=a+bxの回帰直線を最小二乗法で求め、回帰係数bは説明変数が1単位増えたときの目的変数の変化量を表す。当てはまりのよさは決定係数R²で評価する。

PD-D線形回帰

目的変数を、説明変数(特徴量)に重みを掛けて足し合わせた1次式(と切片)で予測する回帰のモデル。予測値と実測値の誤差の二乗和を最小にする最小二乗法で重みを求め、説明変数が1つなら単回帰、複数なら重回帰に当たる。重みから各特徴量の影響を解釈しやすい反面、非線形の関係は表せず、過学習を抑えるためにL2正則化(リッジ回帰)やL1正則化(ラッソ回帰)を加えることがある。

A-1需要予測

過去の販売実績や市場の動向などのデータをもとに、将来の製品やサービスの需要量を予測すること。移動平均法や指数平滑法などの時系列分析、最小二乗法による回帰分析、専門家の意見を集約するデルファイ法などを用い、生産計画、在庫管理、要員計画の基礎になる。

PD-D重回帰分析

2つ以上の説明変数で目的変数を説明・予測する回帰分析。各回帰係数は、他の説明変数を一定としたときに、その変数が1単位増えた場合の目的変数の変化量を表す。説明変数どうしの相関が強いと係数が不安定になる多重共線性に注意し、変数を増やすと見かけ上高くなる決定係数の代わりに自由度調整済み決定係数でモデルを比べる。