応用情報技術者試験の過去問を解いてみる(令和5年度秋期問2)

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こんにちは、ふじみやです。

今回は前回に続き令和5年度秋季応用情報技術者試験より問2を見ていきます。

普通に過去問を勉強されたい方は、過去問道場様のご利用をオススメします。

また、個人的には「キタミ式イラストIT塾 応用情報技術者 令和05年」が分かりやすいと思いましたので、これから勉強をされようとしている方は一度ご覧になってみてください。

それでは早速過去問を見ていきましょう。

目次

問題

問2 複数の変数をもつデータに対する分析手法の記述のうち、主成分分析はどれか。

変数に共通して影響を与える新たな変数を計算して、データの背後にある構造を取得する方法
変数の値からほかの変数の値を予測して、データがもつ変数間の関連性を確認する方法
変数の値が互いに類似するものを集めることによって、データを分類する方法
変数を統合した新たな変数を使用して、データがもつ変数の数を減らす方法

解説

これは完全な知識問題ですね。まずは「主成分分析」というものが何かを理解しておきましょう。

主成分分析(Principal Component Analysis)とは

主成分分析とは、多変量データの次元削減とデータの特徴抽出のための統計的手法のことです。

主成分分析により高次元のデータセットを低次元のデータセットに変換しつつも元のデータの情報をできるだけ保持することで、データの構造を理解しやすくし、データ圧縮、特徴選択、クラスタリング、異常検出、パターン認識などのさまざまなデータ分析タスクに使用されます。

主成分分析の基本的なアイデアは、元のデータの各変数(次元)を組み合わせて新しい変数、つまり主成分を作成することです。主成分は、元のデータの分散が最大化されるように選ばれ、それによってデータの情報をできるだけ保持します。通常、最初の主成分が最も分散を説明し、2番目の主成分は最初の主成分と直交する方向で、次に多くの分散を説明します。このようにして、次元削減が実現され、データの視覚化や解釈が容易になります。

以上より、選択肢の中で上記の意味に合うものは「エ:変数を統合した新たな変数を使用して、データがもつ変数の数を減らす方法」ということになります。

その他の選択肢の分析手法

せっかくですので、正解ではなかった他の選択肢について、どういった分析手法なのか見ていきましょう。

変数に共通して影響を与える新たな変数を計算して、データの背後にある構造を取得する方法
→「因子分析」
変数の値からほかの変数の値を予測して、データがもつ変数間の関連性を確認する方法
→「回帰分析」
変数の値が互いに類似するものを集めることによって、データを分類する方法
→「クラスター分析」

因子分析

因子分析は主成分分析とは異なり、新しい変数(因子)を既存の変数の組み合わせとして解釈し、データの背後にある潜在的な構造や因果関係を調査するのに使用されます。

因子分析は主に心理学や経済学などの社会科学分野で広く用いられています。

回帰分析

回帰分析は、1つまたは複数の独立変数(説明変数)が従属変数(目的変数)にどのように影響を与えるかを調査するために使用されます。

線形回帰、ロジスティック回帰など、さまざまな種類の回帰分析が存在し、統計的なツールとして広く利用されています。

クラスター分析

クラスター分析は、似た特性や属性を持つデータポイントをグループ(クラスター)にまとめることで、データ内の潜在的な構造やパターンを特定するのに使用されます。

クラスター分析は、顧客セグメンテーション、生態学の研究、市場調査など、さまざまな分野でデータを理解しやすくするのに役立ちます。 Hierarchical clustering と k-means clustering など、さまざまなアプローチがあります。

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