
応用情報技術者試験 令和7年度 秋期 午前、全80問のうちの問63。
データ分析手法の
- ア結果と
なる 数値 (目的変数)と 要因と なる 数値 (説明変数)との 関係性に ついて, 最小二乗法を 用いて 分析する。 気温の 変化が 売行きに どの 程度影響するかなどの 事象の 予測に 用いられる。 - イ商品を
購買する ときの 関連性や 同時性などの ルールを 購買データに 基づいて 見いだすなど, データ間の 統計的な パターンや, 意味の ある 関連性を 抽出する。 信頼度, 支持度及びリフト値に よって ルールを 評価し, 有効性を 確認する。 - ウ多数の
変数の 情報 (観測変数)に 存在する 共通因子を 仮定し, モデル化して 分析する。 共通因子を 設ける ことに よって データの 数が 増加しても 複雑に なる ことを 防ぎ, 現象を 分かりやすく 捉える ことができる。 - エ多数の
変数の 情報 (観測変数)を できるだけ少ない 指標や 次元 (合成変数)で 要約する。 データの もつ情報を できる 限り損な わずに 全体の 傾向を 可視化する ことができる。
答えと解説を開く
正解はイです。
アソシエーション分析は、
ほかの選択肢が違う理由
- ア目的変数と
説明変数の 関係を 最小二乗法で 求めて 予測に 使うのは、 回帰分析です。 - ウ多くの
観測変数の 裏に 共通の 原因 (因子) が あると 考えて モデルを 作るのは、 因子分析です。 - エ多くの
変数を、 情報を なるべく 失わずに 少ない 合成変数に まとめるのは、 主成分分析です。
仕組み
リフト値が
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