重回帰分析の分析目的は？

クラスター分析の分析目的は？

主成分分析の分析目的は？

重回帰分析の外的基準の有無は

クラスター分析の外的基準の有無は？

主成分分析の外的基準の有無は？

重回帰、クラスター、主成分分析の従属変数の種類は？○○変数？

重回帰分析の従属変数の数は？

クラスター、主成分分析の従属変数の数は？

回帰分析は教師あり学習？教師なし学習？

ロジスティック回帰分析は教師あり学習？教師なし学習？

クラスター分析は教師あり学習？教師なし学習？

主成分分析は教師あり学習？教師なし学習？

決定木は教師あり学習？教師なし学習？

k近傍法は教師あり学習？教師なし学習？

アソシエーション分析は教師あり学習？教師なし学習？

教師なし学習の教師あり学習との明確な違いは？○○を与えない状態で学習させる学習手法

単回帰分析と重回帰分析の違いは？ 単回帰分析は独立変数が①の場合 重回帰分析は独立変数が②の場合

回帰分析とロジスティック回帰分析の違い 回帰分析は独立、従属変数ともに量的変数ですがロジスティック回帰分析は独立変数が○○変数で、従属変数は○○変数または比率

回帰係数とは？ 独立変数が○○変化した場合の従属変数の変化を示す

標準回帰係数とは？ 独立変数が○○○○○変化した場合、従属変数が標準偏差の○○○○変化することを示す ※半角空白で2つ目の○について答えよ。

偏回帰係数とは？ ある独立変数以外の影響を統制した上で、ある独立変数が○○○変化した場合の従属変数の変化を示す

標準偏回帰係数とは？ ある独立変数以外の影響を統制した上で、ある独立変数が○○○○○変化した場合、従属変数が標準偏差の○○○○変化するかを示す。 半角空白で答えよ

単回帰分析では、○○係数 重回帰分析では　○○係数と言う。

決定係数とは何か？ モデルの説明力・○○力の指標 (独立変数が従属変数を説明出来る程度)

回帰分析にあたっての注意事項を全て答えよ。

階層的クラスター分析とは？ 対象の中で近いもの同士を順次まとめていく手法で○○○○○○○（樹形図）で視覚的に把握することが可能（階層的になっている）

非階層的クラスター分析とは？ 最終的なクラスター数を指定した上で最適な分類を見つける手法で、基本的に○○○法で分析する

クラスター分析の注意事項について クラスター分析に正解はなく、やり方次第で結果も変わってくるため、○○○○○を考えて分析をする

デンドログラムとはクラスター分析において、各個体がクラスターにまとめられていくさまを○○図の形で表したもののことをいう。

決定木の作り方は ①すべてのデータを似たもの同士で○つに分割する ②分割されたデータ内で、"さらに"似たもの同士で○つに分割する

k近傍法の分類のルールは ・未知のデータの近隣のデータを参照し、参照したデータが多いクラスに分類する○○○の原理 ・多数決の時に参照される k ・kの数は○○に決める（調整する） 半角空白で答えよ

以下の文の空欄を埋めよ 主成分分析の主成分とは、データの分散を最大限に捉える新しい軸です。また主成分の数は1つとは限らず複数でも構わない。 主成分負荷量とは主成分と個々の変数の○○を示す値です。 主成分得点係数は変数の値から主成分得点に変換するための○○(重み) 主成分分析の決定率とは、各主成分がデータの全体の○○に対してどれだけ説明しているかを示す指標です。

アソシエーション分析について トランザクションとは○○(一人一人のデータ)

トランザクション分析について トランザクションデータとはトランザクションが集まってできた○○のデータ

アソシエーションルールを評価する指標

テキストマイニングについて 定義はテキストから有用な情報やパターンを抽出するプロセスである ○か‪✕‬か

正誤問題です。 テキストマイニングの手順には、「データ収集」「前処理」「解析」「解釈」が含まれる

正誤問題 テキストマイニングの結果を可視化する方法として、ワードクラウドやトピックネットワーク図がある。

正誤問題です。 テキストマイニングは文脈を正確に理解できるため、バイアスや誤解が生じることは無い。

データマイニングとは、大量のデータから有用な知識を取り出すための一連のプロセスのことである。