令和7年度 春期 ITストラテジスト 午前II 問1

各選択肢の解説

ア

ABC 分析

誤りです。ABC分析は、品目や顧客を売上高・在庫金額などの累積構成比でA・B・Cの3群に分け、重点的に管理する対象を決める手法です。年齢や飲酒頻度、喫煙本数から、ガン発症の有無という2値の確率を推定するモデルは作れません。この目的には、2値の目的変数の発生確率を推定するロジスティック回帰分析を使います。

イ

クラスター分析

誤りです。クラスター分析は、目的変数を置かずに、似た特徴をもつ被験者どうしをグループに分ける教師なしの手法です。似た被験者の集団は見つけられますが、ある人のガン発症確率を説明変数から数値として推定するモデルにはなりません。発症の有無を目的変数とするロジスティック回帰分析を使えば正しくなります。

ウ

主成分分析

誤りです。主成分分析は、互いに相関のある年齢・飲酒頻度・喫煙本数などの変数を、少数の合成変数（主成分）にまとめる次元削減の手法です。目的変数であるガン発症の有無との関係を推定したり、発症確率を出力したりはしません。発症確率を推定するには、ロジスティック回帰分析を使います。

エ

ロジスティック回帰分析

正しいです。ロジスティック回帰分析は、発症する・しないのような2値の目的変数について、年齢・飲酒頻度・喫煙本数などの説明変数から発症確率を推定する手法です。説明変数の線形結合をロジスティック関数（シグモイド関数）で変換するので、推定値は0〜1の確率になります。各変数の影響度も係数として分析できます。