多数の被験者の検診データから、説明変数である年齢、飲酒の頻度及び喫煙本数が、目的変数であるガンの発症の有無に及ぼす影響を統計的に分析した上で、ある人の年齢、飲酒の頻度及び喫煙本数から、その人のガンの発症確率を推定するモデルを構築した。このとき用いられる分析手法はどれか。
ロジスティック回帰は2値事象の発生確率を推定する分析手法
| 年齢 | 飲酒の頻度（回/週） | 喫煙本数（本/週） | ガンの発症の有無 |
|---|---|---|---|
| 50 | 7 | 70 | 有 |
| 40 | 5 | 40 | 有 |
| 55 | 2 | 10 | 無 |
| 45 | 5 | 0 | 無 |
選択肢
- アABC分析
- イクラスター分析
- ウ主成分分析
- エロジスティック回帰分析
正解と解説
正解：エ ロジスティック回帰分析
ロジスティック回帰分析は、目的変数が「発症する／しない」のような2値のときに、複数の説明変数からその事象が起こる確率を0から1の範囲で推定する手法である。ロジスティック関数を用いることで確率として解釈できる出力が得られ、医療の発症予測や与信判断など幅広く使われる。
選択肢ごとの解説
- アABC分析は金額の大きい順に3ランクへ分けて重点管理する手法で、確率の推定はしない。
- イクラスター分析は似たもの同士をグループにまとめる手法で、目的変数を予測する手法ではない。
- ウ主成分分析は多数の変数を少数の合成変数に要約する次元圧縮の手法である。
- エ正しい。2値の目的変数の発生確率を説明変数から推定するのがロジスティック回帰分析である。
この問題は2回出題されています
- 2023年度 春期 午前II 問3（このページ）
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最終更新：2026-08-25／解説・選択肢ごとの解説は資格暗記が独自に作成しています。問題文と選択肢の出典は上記のとおりです。