回帰分析は、統計学におけるデータ解析の手法の一つです。
回帰分析は変数間の関係性を調査し、予測モデルを構築します。
試験では、単回帰と重回帰の違いや回帰係数の解釈などに関する基本的な理解が問われます。
回帰分析はビジネスや科学の意思決定に役立ち、効果的なデータ利用に寄与します。実は、高校数学や情報Ⅰでも学ぶ内容となっています。
試験を通じて、データの傾向やパターンを把握し、将来の予測に活かす能力が評価されます。回帰分析は統計学の基本的な手法であり、情報処理技術者としての基礎的なデータ分析スキルを身につける上で重要な要素となります。
回帰分析
