一次式で表した関係から販売量を予測する分析手法の見分け方
ITパスポート試験 令和6年度 問14 ／ 企業活動 › 業務分析・データ利活用
過去問にチャレンジ
ある商品の販売量と気温の関係が一次式で近似できるとき，予測した気温から商品の販売量を推定する手法として，適切なものはどれか。
- ア
回帰分析
- イ
線形計画法
- ウ
デルファイ法
- エ
パレート分析
会話形式の解説
講師今回は、2つの量の関係を式で表して、一方からもう一方を予測する手法を選ぶ問題です。手がかりは「一次式で近似」と「気温から販売量を推定」の2点です。
受験者「一次式」と聞いて、名前に「線形」が付いている線形計画法が気になりました。一次式は直線のことなので、関係がありそうに思えます。
講師そこが引っかけになりやすいところです。線形計画法は、制約条件の下で目的関数を最大化または最小化する手法です。限られた資源をどう組み合わせれば利益が最大になるか、といった最適な組合せを求めるときに使います。
受験者一次式を使う点は同じでも、目的は予測ではなく最適化なのですね。データから関係式を求めるための手法ではない、と。
講師そのとおりです。データから関係式を作って予測するのは回帰分析です。要因となる量を説明変数、結果となる量を目的変数と呼び、その関係を関数式で表す統計的な手法です。
受験者今回なら、気温が説明変数で、販売量が目的変数ということでしょうか。
講師はい。関係が一次式なら y=ax+b の形で表せます。過去のデータから係数の a と b を求めておき、予測した気温を x に代入すれば、販売量 y を推定できます。
受験者デルファイ法も予測の手法として覚えた記憶があります。こちらは候補にならないのですか。
講師デルファイ法も将来予測の手法ですが、やり方が違います。複数の専門家から意見を集め、その結果を伝えてまた意見を求める、という手順を繰り返して意見を収束させます。技術革新や社会の変化のように、数値データだけでは予測しにくいテーマに向いています。
受験者数値データに式を当てはめるのではなく、専門家の意見をまとめる方法なのですね。残るパレート分析は、重点項目を見つける手法だったと思います。
講師合っています。項目を値の大きい順に並べて累積比率を調べ、重点的に取り組む項目を特定する手法です。大きい順の棒グラフと累積構成比の折れ線を組み合わせたパレート図を使い、不良の原因の絞り込みなどによく使われます。2つの量の関係を式にして予測する用途ではありません。
受験者整理すると、関係式で予測するのが回帰分析、最適化が線形計画法、専門家の意見の集約がデルファイ法、重点項目の絞り込みがパレート分析ですね。
講師よくまとまっています。補足すると、回帰分析で係数を求める代表的な方法は最小二乗法です。説明変数が1つなら単回帰分析、複数なら重回帰分析と呼びます。また、2つの量に相関があっても因果関係があるとは限らない点にも注意しましょう。
まとめ
気温から販売量を推定するように、2つの量の関係を一次式で表して予測する手法は回帰分析です。回帰分析では、要因となる説明変数と結果となる目的変数の関係を y=ax+b のような式で表し、過去のデータから係数を求めて予測に使います。線形計画法は名前に「線形」が付きますが、制約条件の下で最大化・最小化を行う最適化の手法です。デルファイ法は専門家の意見を繰り返し集めて収束させる予測手法、パレート分析は大きい順に並べた累積比率から重点項目を見つける手法で、いずれも関係式による予測には使いません。
解答・解説
正解はアです
この問題のテーマ
気温と販売量のように、2つの量の関係を一次式で表し、一方の値からもう一方を予測するときに使う手法を問う問題です。よく似た名前の分析手法・予測手法との違いを見分けられるかがポイントです。
解き方の考え方
まず問題文から「一次式で近似」「気温から販売量を推定」という2つの手がかりを拾います。次に、各選択肢の手法が「データから関係式を作って予測するもの」か、「別の目的のもの」かを考えます。ここで、原因となる量（気温）と結果となる量（販売量）の関係を式で求める手法は回帰分析だけです。最適化、専門家の意見の集約、重点項目の絞り込みといった目的の手法は、候補から外せます。
選択肢ごとの解説
- ○ア 回帰分析アの回帰分析は、要因となる説明変数と結果となる目的変数の関係を関数式で表す統計的な手法です。本問では気温が説明変数、販売量が目的変数にあたり、関係が一次式なら y=ax+b の形で表せます。過去のデータから係数を求め、予測した気温を式に代入すれば販売量を推定できるので、この手法が適しています。
- ×イ 線形計画法イの線形計画法は、制約条件の下で目的関数を最大化または最小化する手法です。限られた資源をどう組み合わせれば利益が最大になるか、といった最適な組合せを求める場面で使います。「一次式」という言葉は共通していますが、データから関係式を求めて予測するための手法ではありません。
- ×ウ デルファイ法ウのデルファイ法は、複数の専門家から意見を集め、その結果を伝えて再び意見を求めることを繰り返し、意見を収束させる手法です。技術革新や社会の変化など、数値データだけでは予測しにくい将来の予測に使われます。気温と販売量の数値データに式を当てはめる手法ではありません。
- ×エ パレート分析エのパレート分析は、項目を値の大きい順に並べて累積比率を調べ、重点的に取り組むべき項目を特定する手法です。大きい順の棒グラフと累積構成比の折れ線グラフを組み合わせたパレート図を使い、不良の原因の絞り込みなどによく用いられます。2つの量の関係を式で表して予測する用途ではありません。
補足
回帰分析で係数を求める方法としては、最小二乗法が代表的です。また、説明変数が1つの場合を単回帰分析、複数の場合を重回帰分析と呼びます。注意したいのは、2つの量に相関があっても因果関係があるとは限らないことです。名前に「線形」とあるからといって、線形計画法を一次式の予測と取り違えないようにしましょう。
POINT
- 回帰分析は、説明変数（要因）から目的変数（結果）を予測するための関係式を求める手法です。
- 関係が一次式で表せる場合は y=ax+b の形になり、予測したい x の値を代入して y を推定します。
- 線形計画法は予測ではなく、制約条件の下での最適化（最大化・最小化）に使う手法です。
- デルファイ法は、専門家の意見の収集とフィードバックを繰り返して将来を予測する手法です。
- パレート分析は、大きい順に並べた累積比率から重点項目を見つける手法です。