プロジェクトマネージャ 2025年午前2 問03

問題文

プロジェクトの成果を予測する際に用いる回帰分析の説明はどれか。

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ア：アウトプットとこれに対応した一連のインプット変数との関係について多数のデータを用いて分析し、統計学的関係を明らかにする。（正解）

イ：差異、欠陥、又はリスクを引き起こす根源的な理由を明らかにする。

ウ：ベースラインと実際のパフォーマンスについて、違いが生じた原因と、違いの度合いを判定する。

エ：予算、コスト、スケジュール、又はスコープのパラメータとベースラインとの差異を判定し、これに基づいて将来のある時点におけるパラメータのベースラインからの差異を予測する。

🔒 解説は解答すると表示されます

回帰分析は、成果などの目的変数と、それに影響すると考えられるコスト・作業量・期間などの説明変数との関係を、多数のデータから統計的に分析する手法です。分析した関係を使って、将来の成果を予測できます。

この説明に当てはまるのは、アウトプットと複数のインプット変数との統計的な関係を明らかにすると述べているアです。

ア：アウトプットとインプットの関係を統計的に分析します。回帰分析の説明として適切です。
イ：差異や欠陥などの根本原因を明らかにする説明です。これは根本原因分析に当たります。
ウ：ベースラインと実績の差、およびその原因を調べる説明です。これは差異分析に当たります。
エ：ベースラインとの差異をもとに、将来の差異を予測する説明です。回帰分析そのものではなく、プロジェクトのパラメータや実績に基づく予測・差異管理に関する説明です。

回帰分析では、予測したい成果を目的変数、成果に関係する要因を説明変数として扱います。例えば、作業時間を成果物の量から予測する場合、成果物の量が説明変数、作業時間が目的変数です。

説明変数が一つの場合の単回帰分析は、一般に次の形で表されます。

y = β_{0} + β_{1} x

ここで、

y

は予測する値、

x

は説明変数、

β_{0}

と

β_{1}

はデータから求める係数です。

Q. 回帰分析では、将来の値を必ず正確に予測できますか？
A. いいえ。過去のデータから関係を推定するため、データのばらつきや環境の変化によって予測には誤差が生じます。

Q. 説明変数は必ず一つですか？
A. いいえ。説明変数が一つなら単回帰分析、複数なら重回帰分析です。選択肢アの「一連のインプット変数」は、複数の説明変数を含む場合にも当てはまります。

関連キーワード: 回帰分析、目的変数、説明変数、根本原因分析、差異分析

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