回帰分析とは?
回帰分析とは、結果となる変数(目的変数)と、それに影響する変数(説明変数)の関係を数式モデルで表し、実績データから係数を推定して将来値を予測する統計手法。プロジェクトでは規模と工数、レビュー時間と欠陥摘出数などの関係分析に使う。
プロジェクトマネージャ試験の過去問では1回出題されています。
かいきぶんせき
回帰分析の意味
結果となる変数(目的変数)と、それに影響する変数(説明変数)の関係を数式モデルで表し、実績データから係数を推定して将来値を予測する統計手法。プロジェクトでは規模と工数、レビュー時間と欠陥摘出数などの関係分析に使う。
回帰分析の具体例
過去案件の開発規模と実績工数から回帰式を求め、新規案件の規模を代入して工数を予測する。
回帰分析は試験でどう引っ掛けられる?
相関があることと因果関係があることは別。外挿(データ範囲外の予測)は誤差が大きくなる点にも注意。
回帰分析と関連する用語
回帰分析が出た過去問
プロジェクトの成果を予測する際に用いる回帰分析の説明はどれか。
正解:アウトプットとこれに対応した一連のインプット変数との関係について多数のデータを用いて分析し、統計学的関係を明らかにする。
要点:回帰分析は実績データから統計的関係を求め予測する
回帰分析は、結果として得られたアウトプットと、それに影響していると考えられる複数のインプット変数との関係を、多数の実績データを使って統計的に明らかにする手法である。得られた関係式を使って将来の成果を予測できる点が特徴となる。原因の究明や差異の判定を目的とする他の技法とは異なる。
出典:令和7年度 秋期 プロジェクトマネージャ試験 am2 問3(IPA)
最終更新:2026-08-25/解説は資格暗記が独自に作成しています。 過去問の出典は各問題に記載のとおりです。