ロジスティック回帰分析による発症確率の推定

ロジスティック回帰分析は、目的変数が2値(発症の有無など、0または1)の確率として表される場合に、複数の説明変数(年齢、飲酒頻度、喫煙本数など)からその事象の発生確率を0〜1の範囲で予測・推定する統計分析手法です。 売上高や在庫量などの重要度に応じて要素をA・B・Cグループに分類し重点管理を行う手法です。 互いに似た特徴をもつデータを集めてグループ(クラスター)に分類する手法であり、2値の確率を直接予測するものではありません。 相関のある多数の変数を少数の合成変数(主成分)に集約して情報の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7年度 春期 ITストラテジスト試験 午前Ⅱ 問1
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