ロジスティック回帰分析による発症確率の予測

ロジスティック回帰分析は、目的変数が2値(発症の有無、購入の成否など、0または1)である確率的な事象に対して、複数の説明変数の線形結合をシグモイド関数(ロジスティック関数)に通すことで、事象の生起確率を0〜1の間で推定・予測する多変量解析手法です。 重要度や売上高の累積構成比に応じてグループ分けを行う重点管理手法です。 類似度に基づいてデータをいくつかの集団に分類する教師なし学習手法です。 多数の量的変数から互いに直交する主成分を抽出して次元を縮約する手法です。

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、飲酒の頻度及び喫煙本数から、その人のガンの発症確率を推定するモデルを構築した。このとき用いられる分析手法はどれか。

出典令和5年度 春期 ITストラテジスト試験 午前Ⅱ 問3
ア
ABC分析
イ
クラスター分析
ウ
主成分分析
エ
ロジスティック回帰分析