IPA公式正解：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。
※ 正解はIPA公表の解答です。解説は当サイトが生成AIを用いて作成しています。誤りにお気づきの場合はお問い合わせください。
【解説】正解は選択肢【ア】です。回帰分析は、目的変数（アウトプット）と1つ以上の説明変数（インプット変数）との関係を過去のデータから数学的・統計学的にモデル化し、将来の成果や数値を予測するデータ分析手法です。
【詳細解説】■ 本問の核心・解法のポイント
プロジェクトの監視・コントロールや予測で用いられるデータ分析技法の中から「回帰分析（Regression Analysis）」の定義を識別する問題です。回帰分析は、従属変数（目的変数）と独立変数（説明変数）の統計的関係式を導き出し、一方の変数から他方の将来値を予測するために用いられます。
・各選択肢の徹底解説：
・ア：【選択肢ア★】アウトプット（結果）とインプット（要因）の多数のデータを分析して統計学的関係（回帰直線・回帰式）を明らかにし、将来の値を予測する回帰分析の正確な説明です。
・イ：問題や差異を引き起こした根源的な原因を究明する手法であり、「根本原因分析（RCA：Root Cause Analysis）」の説明です。
・ウ：計画値（ベースライン）と実績値のズレの原因や度合いを評価する手法であり、「差異分析（Variance Analysis）」の説明です。
・エ：実績データをもとに差異を把握し、将来時点の差異や完了時予測を算出する手法であり、アーンド・バリュー・マネジメント（EVM）などを含む「トレンド分析」や「予測手法」全般の説明です。
よって正解はアです。
