令和5年度春期 ITストラテジスト 午前Ⅱ 問18

与えられた条件の範囲を確かめる

統計の考え方を検討するときは、与えられた条件と、自分で補っている前提を分けて捉えましょう。なじみのある言葉から結論を急がず、考えるための根拠がどこまで示されているかに注目してください。

この問題で問われていること

検討の焦点は、判断に使おうとしている前提が、与えられた条件に含まれているかどうかです。頭の中で自然に補った内容もいったん立ち止まって確かめ、示された条件と混同していないかを振り返りましょう。

視点

明示された条件と、自分が理解のために補った前提を区別して整理しましょう。普段の学習で慣れた前提でも、今回の判断に使う根拠があるかを確認することが大切です。

確認ポイント

• 判断に使う前提の根拠を確認したか
• 自分で補った条件を把握しているか
• 示された条件と補足した前提を混同していないか

正解

イ

解説

正解はイです。ベイズ統計は、事前分布と事後分布を用いて、観測したデータに基づき推論する統計理論です。機械学習や迷惑メールフィルターへの利用という記述も適切です。

理由

ベイズ統計では、未知の量などについての知識や不確実性を事前分布で表し、観測したデータを踏まえて事後分布へ更新します。この更新にはベイズの定理を用います。イは事前分布・事後分布という基本概念と、機械学習や迷惑メールフィルターという利用例を挙げているため、適切です。

比較

アは貿易実態を把握して経済政策や企業活動に役立つ指標を作成する貿易統計の説明です。ウは代表値や図表でデータの特徴を捉える記述統計の説明です。エのように対象をオープンデータに限定することは、ベイズ統計の要件ではありません。

選択肢ア

これは不正解だよ。貿易実態を把握し、国の経済政策や企業の経済活動の資料となる指標を作成するという説明は、貿易統計に関するものです。国際条約に基づく統計の作成目的を述べており、事前分布と事後分布を用いて推論するベイズ統計の説明ではありません。

選択肢イ（正解）

これは正解だよ。ベイズ統計は、事前分布と、観測したデータに基づく事後分布を用いて推論する統計理論です。選択肢の前半はその基本概念を示し、後半の機械学習や迷惑メールフィルターも利用例として適切なので、説明全体が設問に合致します。

選択肢ウ

これは不正解だよ。平均値・中央値・最頻値などの代表値や、度数分布表・ヒストグラムによってデータの特徴を捉える説明は、記述統計に該当します。データを整理して特徴を示す役割を述べたものであり、事前分布と事後分布に基づくベイズ統計の説明にはなっていません。

選択肢エ

これは不正解だよ。分析結果の検証可能性や比較可能性を確保することは大切ですが、対象をオープンデータに限定するという条件は、ベイズ統計の定義ではありません。ベイズ統計はデータの公開形態で決まる理論ではなく、非公開のデータにも適用できます。

学習のポイント

事前分布から事後分布への更新を理解し、データの特徴を整理する記述統計との違いを押さえましょう。