回帰分析（単回帰・重回帰）とは？
回帰分析（単回帰・重回帰）とは、説明したい数値を、一つまたは複数の要因の一次式で表し、係数を推定する手法。要因が結果へどの程度寄与するかを定量化し、将来値を予測する。決定係数で当てはまりを、係数の有意性で各要因の意味を評価する。
ITストラテジスト試験の過去問では2回出題されています（2023年度〜2025年度）。
かいきぶんせき（たんかいき・じゅうかいき）
回帰分析（単回帰・重回帰）の意味
説明したい数値を、一つまたは複数の要因の一次式で表し、係数を推定する手法。要因が結果へどの程度寄与するかを定量化し、将来値を予測する。決定係数で当てはまりを、係数の有意性で各要因の意味を評価する。
回帰分析（単回帰・重回帰）の具体例
店舗の売上を、来店客数、気温、チラシ配布枚数で説明する重回帰を作り、チラシ1万枚あたりの売上寄与が18万円と推定する。配布原価が上回るなら、販促費をデジタル施策へ振り替える判断材料になる。
回帰分析（単回帰・重回帰）は試験でどう引っ掛けられる？
説明変数どうしの相関が強いと係数が不安定になり、符号が逆転することがある（多重共線性）。また回帰は関連の強さを示すだけで因果を証明しない。当てはまりを上げるために変数を増やすと過学習に陥る。
回帰分析（単回帰・重回帰）と関連する用語
回帰分析（単回帰・重回帰）が出た過去問
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…
正解：ロジスティック回帰分析
要点：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
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。
出典：令和5年度 春期 ITストラテジスト試験 am2 問3（IPA）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…
正解：ロジスティック回帰分析
要点：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
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。
出典：令和7年度 春期 ITストラテジスト試験 am2 問1（IPA）
最終更新：2026-08-25／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。