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回帰分析とは?かいきぶんせき

回帰分析とは、予測に使う値(説明変数)から、予測したい値(目的変数)を求める式を、実測データに最もよく当てはまるように求める手法。説明変数が1つで直線を当てはめるものを単回帰分析といい、係数は残差(実測値と予測値の差)の2乗和を最小にする最小二乗法で決める。需要予測や工数見積りに使われる。説明変数が2つ以上あるものは重回帰分析といい、例えば開発規模と要員の熟練度の両方から工数を予測するときに使う。

最終更新:2026-10-10

試験情報

ITパスポートの過去問では2回出題されています(2024年度〜2025年度)。

ITパスポートの頻出用語/ストラテジ系

別名:回帰分析(単回帰・重回帰)、単回帰・重回帰、単回帰、重回帰

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具体例

過去の開発規模(KLOC。プログラムの行数を千行単位で数えた値)と工数(人月。1人が1か月でこなす作業量を1とした単位)の実績から、工数=3.2×規模+15 といった式を求め、新規案件の規模を入れて工数を見積もる。式がデータにどれだけよく合うかは決定係数で評価し、これは相関係数(2つの量が一緒に増減する度合い)の2乗にあたる。

試験での引っ掛け

最小二乗法が最小にするのは残差の2乗和であって、残差の単純な合計ではない(正負が打ち消し合うため)。またデータの範囲を大きく外れた値の予測(外挿)は信頼できない点も押さえる。

関連用語

出た過去問

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。

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試験での特徴
  • 試験では2回出題(2024年度〜2025年度)
  • 分野:ストラテジ系
  • 最小二乗法が最小にするのは残差の2乗和であって、残差の単純な合計ではない(正負が打ち消し合うため)。