令和7年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問63

• 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。
  誤り。これは回帰分析の説明であり、目的変数と説明変数の関係をモデル化して予測に用いる手法です。

• 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。
  正しい。これはアソシエーション分析の説明です。購買データなどから「一緒に買われやすい商品」のような関連ルールを見いだし、支持度、信頼度、リフト値などで評価します。

• 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。
  誤り。これは因子分析の説明です。観測変数の背後にある少数の共通因子を仮定して構造を明らかにする手法です。

• 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。
  誤り。これは主成分分析の説明です。多次元データを少数の主成分に要約して、全体の傾向を把握しやすくする手法です。

答え

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。