一般選抜（前期情報型）

情 報 問 題 〔問題例〕
この問題は、2025 年度入試より実施する一般選抜（前期情報型）の問題例となります。
この入試制度は，特に情報分野に強みを持つ者を受け入れることから，本入試問題は「情報Ⅰ・Ⅱ」を出題範囲としていることが特徴です。なお、実際に出題される問題とは出題数等が異なる場合があります。
一般選抜（前期情報型）では，大学入学共通テストの指定教科・科目のうち，「必須教科（科目）」である「数学」（数学ⅠⅡABC）と，学科により「必須教科（科目）」もしくは「選択教科（科目）のうち高得点１教科」による２教科（各教科２００点満点），合計４００点と，本学出題の「情報問題」（２００点）を加えた、合計６００点満点で判定します。
また、本入試制度では、情報外部試験を利用することも可能です。詳細は１１月頃に公開する入学試験要項を確認してください。

■入試概要
入試制度学部
理工学部学科

試験日

試験時間

満点

2/4(火)

60 分

600 点

電気電子通信工学科
情報科学科

一般選抜
（前期情報型）情報工学部
知能情報工学科
メディア情報学部

情報システム学科

デザイン・データ

デザイン・データ科学部

科学科

■選考方法

令和６(2024)年８月 東京都市大学

第１問，第２問は大学入学共通テストの「情報Ⅰ」試作問題を参照してください。
大学入学共通テスト 試作問題『情報Ⅰ』※外部サイトに移動します。

第３問

下表はある年の各月の世帯ごとアイスクリーム支出金額と月別平均気温を表している。次の文章を読み，後の問い（問１～問２）に答えよ。

月
支出金額
（円）
平均気温
（℃）

1月

2月

3月

4月

5月

6月

7月

8月

9月

10 月

11 月

12 月

460

400

500

610

900

890

1290

1390

850

620

450

560

6.1

7.2

10.1

15.4

20.2

22.4

25.4

27.1

24.4

18.7

11.4

8.9

平均気温（𝑥𝑖 ）とその月の支出金額（𝑦𝑖 ）の間の関係を可視化するため，(𝑥𝑖 , 𝑦𝑖 )をプロットした（図１）。このような図をアという。

アイスクリーム支出金額と平均気温
1600
1400

支出金額[円]

1200
1000800600400200051525
平均気温[℃]

図１35図から𝑥𝑖 が大きいほど𝑦𝑖 が大きい傾向があることが分かる。このことを，「𝑥𝑖 と𝑦𝑖 にはイがある」という。𝑥𝑖 と𝑦𝑖 が図中の点線で示すような線形の関係にあると考え，点線の傾きを𝑎，𝑦切片を𝑏とすると，𝑦𝑖 の予測値は𝑥𝑖 を用いてウと表せる。予測値と実測値の差分を𝑑𝑖 とすると，𝑑𝑖2 は正の数となり実測値とのズレの大きさを表す指標となり，𝑑𝑖2 =エと書くことができる。これを二乗誤差と呼ぶことにする。
二乗誤差𝑑𝑖2 のすべてのデータ点(𝑥1 , 𝑦1 )，(𝑥1 , 𝑦1 )， … ，(𝑥𝑁 , 𝑦𝑁 )についての和𝐷が最小になる
直線が𝑥𝑖 ，𝑦𝑖 の関係をよく表していると考えると，𝐷が最小となるように𝑎と𝑏を決定すれば，𝑦𝑖を予測するための良い予測式（）が得られる。𝑥̅ = ∑𝑁
̅ = ∑𝑁𝑖=1 𝑥𝑖 ⁄𝑁，𝑦𝑖=1 𝑦𝑖 ⁄𝑁とし，𝐷オを𝑏の２次式と考えて，𝐷を最小とする𝑏を𝑎，𝑥̅ ，𝑦̅で表すと，𝑏 =元の予測式に𝑏を代入して整理すると，

キ= 𝑎(ク𝑑𝑖 を，𝑋𝑖 = 𝑥𝑖 − 𝑥̅ ，𝑌𝑖 = 𝑦𝑖 − 𝑦̅を使って書き直すと，𝑑𝑖 =コ𝐷=カと表せる。従って，)と書くことができる。二乗誤差
ケと書けるので，となる。

従って，𝐷を𝑎に関する２次式とみて𝐷を最小とするような𝑎を𝑋𝑖 ，𝑌𝑖 の式として求めると，
サ𝑎=となり，予測式の係数𝑎，𝑏を求めることができる。

データの概算から，𝑥の平均：16，𝑦の平均：740，𝑋の分散：50，𝑋 と𝑌の共分散（∑𝑁：2050 を用いると，気温が 25℃のときの支出の予測金額は
𝑖=1 𝑋𝑖 𝑌𝑖 ⁄𝑁 ）

問１

文章の空欄

ア～サシ円となる。に入れるのに最も適切な言葉や数式を，後の①～⑤から１つずつ選びなさい。
ア① 散布図② 相関図③ ドットグラフ④ グラフネットワーク⑤ 相図

イ① 正の相関② 負の相関③ 因果関係④ 比例関係⑤ 依存関係ウ① 𝑎𝑥𝑖 + 𝑏

② 𝑎𝑥𝑖 − 𝑏

③ 𝑎(𝑥𝑖 + 𝑏)

④ 𝑎(𝑥𝑖 − 𝑏)

⑤ 𝑏 − 𝑎𝑥𝑖

エ
① {𝑦𝑖 − (𝑎𝑥𝑖 + 𝑏)}2
② 𝑦𝑖 2 − (𝑎𝑥𝑖 + 𝑏)2③ {𝑦𝑖 − (𝑎𝑥𝑖 − 𝑏)}2
④ {𝑦𝑖 − 𝑎(𝑥𝑖 + 𝑏)}2
⑤ {𝑦𝑖 − 𝑎(𝑥𝑖 − 𝑏)}2
オ
① 回帰式

② 方程式

③ 近似式

④ 推定式⑤ 漸化式② 𝑦̅ + 𝑎𝑥̅

③ 𝑎𝑥̅ − 𝑦̅

④ 𝑎(𝑦̅ − 𝑥̅ )⑤ 𝑎(𝑥̅ + 𝑦̅)② 𝑦𝑖 + 𝑦̅③ 𝑦𝑖② 𝑥𝑖 + 𝑥̅

③ 𝑥𝑖 − 𝑥̅ + 𝑦̅

カ① 𝑦̅ − 𝑎𝑥̅
キ① 𝑦𝑖 − 𝑦̅④ 𝑦𝑖 − 𝑥̅⑤ 𝑥𝑖 − 𝑥̅ク① 𝑥𝑖 − 𝑥̅④ 𝑥𝑖 − 𝑥̅ − 𝑦̅

⑤ 𝑦𝑖 − 𝑦̅ケ① 𝑌𝑖 − 𝑎𝑋𝑖② 𝑌𝑖 + 𝑎𝑋𝑖③ 𝑋𝑖 − 𝑎𝑌𝑖④ 𝑎(𝑌𝑖 − 𝑋𝑖 )⑤ 𝑎(𝑌𝑖 + 𝑋𝑖 )

コ
2
① ∑𝑁
𝑖=1{𝑌𝑖 − 𝑎𝑋𝑖 }2② ∑𝑁
𝑖=1{𝑌𝑖 + 𝑎𝑋𝑖 }2③ ∑𝑁
𝑖=1{𝑋𝑖 − 𝑎𝑌𝑖 }2④ ∑𝑁
𝑖=1{𝑎(𝑌𝑖 − 𝑋𝑖 )}2⑤ ∑𝑁
𝑖=1{𝑎(𝑌𝑖 + 𝑋𝑖 )}サ①∑𝑁
𝑖=1 𝑋𝑖 𝑌𝑖
2∑𝑁𝑖=1 𝑋𝑖

問２シ②2
∑𝑁𝑖=1 𝑋𝑖

∑𝑁
𝑖=1 𝑋𝑖 𝑌𝑖③∑𝑁
𝑖=1 𝑋𝑖 𝑌𝑖
2∑𝑁
𝑖=1 𝑌𝑖④∑𝑁
𝑖=1(𝑌𝑖 −𝑎𝑋𝑖 )2∑𝑁
𝑖=1 𝑋𝑖⑤∑𝑁
𝑖=1(𝑌𝑖 +𝑎𝑋𝑖 )2∑𝑁
𝑖=1 𝑋𝑖に当てはまる数値を，小数点第一位を四捨五入して求めなさい。ただし、解答用紙には計算過程も示せ。

第４問

次の A，B について，後の問い（問１～４）に答えよ。

A あるデータを収集したところ，CSV(Comma Separated Values)ファイルとなっていた。ある
列の男性を意味する値が，”おとこ”，”オトコ”，”ｵﾄｺ”などと表記が一貫せず，表記揺れが起こっていた。これらの表記についてはイアを行う。また，CSV ファイルなので，値の中にを含む場合は削除する。

一部に欠損値があった。欠損値に意味のある場合もあるが，欠損値があると分析に支障をきたすことがあるため，対策を行った(1)。

問１

文章の空欄

ア，

イに入る最も適切な言葉を，それぞれの解答群の中から１つ選べ。
ア
① 可視化
イ

② 照合

③ マイニング

④ 名寄せ

⑤ 抽出

⑥ 同定の解答群① \ (単位記号)② , (カンマ)③ . (ピリオド)④ % (パーセント)⑤ タブ⑥ O (アルファベット大文字のオー)

問２ 下線部(1)について，行う対策を述べよ。

B 東京都の 1875 年から 2023 年の 7 月の降水量データについて，散布図を描画してみると(図 1)，同種のデータにも関わらず値がかけ離れたデータがあることが分かった。このまま分[ mm]

析を継続するか判断しなければならない。

[ mm]

図 1 散布図図 2 箱ひげ図

そこで，箱ひげ図を描画したのが図2であり，説明のため図中の横線に①～⑤の番号を振った。箱ひげ図とはデータをに囲まれる範囲をオ

エウを用いて区切ったグラフである。一般に図2の②と④と呼ぶ。①は最大値を意味するが，この図では最大値ではなくを意味する。図２①の上にある 3 つ点をどのように扱うか検討した。(2)

問３

文章の空欄

ウ～

オに入れるのに最も適切な言葉を，それぞれの解答群の中から１つ選べ。
ウ① 箱② 平均と標準偏差③ 最頻値④ クラスタ

⑤ 四分位数⑥ 等間隔分割エ① 箱の中② 標準偏差区間③ 最頻値範囲④ 主要クラスタ⑤ 四分位範囲⑥ 中央範囲オ① 箱の外② 平均＋標準偏差×3③ 低頻度④ 小規模クラスタ⑤ 第 3 四分位＋四分位範囲×1.5⑥ 平均値＋中央範囲×1.5

問４ 下線部(2)について，どのように扱うべきか述べよ。

情 報 問 題〔 解 答 例 〕

第３問
問１問２

ア．①

イ．①

ウ．①

エ．①

オ．①

カ．①

キ．①

ク．①

ケ．①

コ．①

サ．①

（解答例）
これまでの計算から回帰式は、
𝑦 = 𝑎𝑥 + 𝑏 =∑𝑁
𝑖=1 𝑋𝑖 𝑌𝑖∑𝑁𝑖=1 𝑋𝑖 𝑌𝑖∑𝑁𝑖=1 𝑋𝑖

2∑𝑁
𝑖=1 𝑋𝑖̅−2 𝑥+𝑦𝑥̅

12
問題文から𝑥̅ =16、𝑦̅ =740、 ∑𝑁
𝑖=1 𝑋𝑖 =50
𝑁

1𝑋 と𝑌の共分散、 ∑𝑁
𝑖=1 𝑋𝑖 𝑌𝑖 = 2050を用いると、𝑁𝑎=2050= 4150𝑏 = 740 − 41 × 16 = 84
𝑦 = 𝑎𝑥 + 𝑏 = 41 × 25 + 84 = 1109
従って支出の予測金額は 1109 円となる。

第４問
問１

ア．④

問２

（解答例）

イ．②

欠損値の行を削除する。OR 欠損値を類似の行から補完する。
問３ ウ．⑤エ．⑤

オ．⑤

問４ （解答例）
外れ値として以後の分析から除外する。