説明変数と目的変数の散布図を書いたところ以下のようになった．

が大きくなるにつれても増加傾向にあるが，が増えるにしたがっての増加量に対するの増加量は次第に小さくなっているようにみえることに着目し，という変換を行った散布図が以下である．

少し直線的になったようにも見えるが，まだが増えるにつれて，の増加量に対するの増加量が小さくなっているように見える．変換後のとの関係をより直線的な関係に近づけるために試すべき変換として選択肢の中で最も適切なものを選べ．

説明変数と目的変数の散布図を書いたところ以下のようになった．

が大きくなるにつれても増加傾向にあるが，が増えるにしたがっての増加量に対するの増加量は次第に小さくなっているようにみえる．このままではとに直線的な関係は成り立たないと考えられるため，の変換を行うこととした．にどのような変換を施せばとの関係が直線的に近づくと考えられるか．選択肢の中で最も適切な変換を選べ．

残差の正規性の検定の一つにShapiro-Wilkの正規性検定がある．このShapilo-Wilkの正規性検定による判断は以下のとおりである．

• p値があらかじめ決めた有意水準より小さいとき：「正規分布に従っていない」と判断
• p値があらかじめ決めた有意水準より大きいとき：「正規分布に従っていない」とは言えないと判断

このとき，はじめに求めた回帰式を考えたときの残差についてShapiro-Wilkの正規性の検定を行った判断として，以下の文章（A）が正しければ〇を，誤っていれば×を選びなさい．

（A）有意水準を5%とすると，このモデルでは残差が「正規分布に従っていない」とは言えなさそう（つまり，残差が「正規分布に従っている」と仮定して議論を進めてもよさそう）である．

なお, scipy.statsライブラリを用いて正規性検定を実行した際の実行結果の見方は以下の例のとおりである．

残差の正規性の検定の一つにShapiro-Wilkの正規性検定がある．このShapilo-Wilkの正規性検定による判断は以下のとおりである．

• p値があらかじめ決めた有意水準より小さいとき：「正規分布に従っていない」と判断
• p値があらかじめ決めた有意水準より大きいとき：「正規分布に従っていない」とは言えないと判断

このとき，はじめに求めた回帰式を考えたときの残差についてShapiro-Wilkの正規性の検定を行った判断として，以下の文章（A）が正しければ〇を，誤っていれば×を選びなさい．

（A）有意水準を5%とすると，このモデルでは残差が「正規分布に従っていない」とは言えなさそう（つまり，残差が「正規分布に従っている」と仮定して議論を進めてもよさそう）である．

なお, scipy.statsライブラリを用いて正規性検定を実行した際の実行結果の見方は以下の例のとおりである．

はじめに求めた回帰式を考えたときのQ-Qプロットとしてふさわしいものを以下から選びなさい．

以下の表に示す意思決定写像に関する分析として，説明変数のすべての組に対してBICを計算した場合，BICを最小にする説明変数の組としてどの変数が選択されるか．

なお，解答する際には分析に関するプログラム exercise3.ipynb を参考にしてもよい．