解説

この問題は、2つの変数（気温と販売量）の関係を分析し、一方から他方を予測する統計的手法についての問題です。回帰分析は、複数のデータポイントから変数間の関係性を数学的に見出し、その関係を使って将来の予測を行う手法です。特に「一次式で近似できる」という記述は、単回帰分析（直線による近似）を示唆しており、気温（説明変数）から販売量（目的変数）を予測するのに最適な手法となります。

なぜ他の選択肢は違うのか

選択肢 イ

線形計画法は、制約条件の下で目的関数を最適化する手法です。予測のための手法ではなく、最適な解を求めるための手法なので、この問題の状況には適していません。

選択肢 ウ

デルファイ法は、専門家の意見を集約して将来予測を行う定性的な手法です。データに基づく数値予測には適していません。

選択肢 エ

パレート分析は、問題の重要度を分析する手法で、全体の80%は20%の要因で起こるという法則に基づいています。2変数間の関係性予測には使用できません。

解くときのポイント

統計分析手法を問う問題では、「何を入力として」「何を得たいのか」を明確にすることが重要です。この場合、入力が「気温」で出力が「販売量」という明確な因果関係があり、しかも一次式（直線）で表現できるということから、回帰分析が最適だと判断できます。