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。
2値の結果の発生確率を推定するのはロジスティック回帰
| 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
目的変数が「発症する／しない」という2値で、複数の説明変数からその発生確率を0〜1の範囲で推定するモデルを作る場合に用いるのがロジスティック回帰分析である。ロジット変換により線形の回帰式を確率に対応づけるため、医療の発症予測や与信審査などで広く使われる。
選択肢ごとの解説
- ア売上などを大きい順に並べ重点管理対象を決める手法で、確率推定はできない。
- イ似た性質のサンプルを群に分ける手法で、目的変数を予測するものではない。
- ウ多数の変数を少数の合成変数に集約する次元圧縮の手法。
- エ正解。2値の目的変数の発生確率を複数の説明変数から推定できる。
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- 2025年度 春期 午前II 問1（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。