UnsplashのPierre Lemosが撮影した写真 www.crosshyou.info Thsi post is following of the above post. In this post I will arrange data frame with arrange() function of dplyr packkage. Let's make a graph with ggplot2 packages. LUX has the highe…
Unsplashのmartin bennieが撮影した写真 www.crosshyou.info This post is following of above post. Let's calculate difference between Y2016 and Y2015 Let's see a histogram of d2016 Then, let's calculate difference between Y2017 and Y2016 Let's…
UnsplashのHeather Wildeが撮影した写真 www.crosshyou.info This post is following of the above post. In this post, I will show some statistics of our data. Before investigation, I make data frame to wide format with pivot_wider() function. W…
UnsplashのJ Cruikshankが撮影した写真 www.crosshyou.info This post is following of the above post. In the previous post, I load CSV file data into R. Then, let's make some basic graphs using ggplot2 package. Scatter plot ggplot() + geom_poi…
UnsplashのJeremy Thomasが撮影した写真 In this post, I will use R for analysis about OECD Non-Financial Corporations Debt to Surplus Ratio. This ratio is debt outstanding / annual flow if gross operating surplus. So, the higher the ratio, t…
UnsplashのWexor Tmgが撮影した写真 www.crosshyou.info の続きです。前回はR言語で階層クラスタリングをしました。今回は非階層クラスタリングをしてみて、前回の結果を比較してみます。 k-means法というクラスタリング手法で、kmeans()関数で実行可能です…
UnsplashのSora Saganoが撮影した写真 www.crosshyou.info 前回までは回帰分析をしていましたが、 今回はR言語でクラスタリングをしてみようと思います。 まず、クラスタリング用のデータフレームとして、aggregate()関数とmean()関数を使って3年間の平均の…
UnsplashのLeopold Stengerが撮影した写真 www.crosshyou.info 前回は年と都道府県も説明変数に加えてtworatioを重回帰分析してみました。その結果、l_num: 健康診断を実施した事業場数の対数変換値はtworatioを説明する有意な変数ではないことがわかりまし…
UnsplashのGanapathy Kumarが撮影した写真 www.crosshyou.info の続きです。 前回の重回帰モデルに年と都道府県を説明変数に加えて、l_numの係数がどうなるかを見てみます。 まず、yearをas.factor()関数でファクター型に変換した変数をつくります。 yfがフ…
UnsplashのYoksel Zokが撮影した写真 www.crosshyou.info の続きです。 前回は tworatio: 2回以上実施した事業場数の割合をnum: 検査を実施した事業所の数で回帰分析してみました。その結果、事業所の数が大きいほど、割合は低下している傾向があることがわ…
未踏の蒼穹 (創元SF文庫) 作者:ジェイムズ・Ｐ・ホーガン 東京創元社 Amazon 大学生か高校生の頃に同じ作者の「星を継ぐもの」を読んでほんとうにSFって面白いと感じました。同じ作者の同じような話です。地球人はもう絶滅してしまっていて、金星人たちが主…
理論とケースで学ぶ 企業倫理入門 白桃書房 Amazon 企業倫理学は、誤解を恐れずに言えば、グッド・ビジネスとは何かを探求する学問である。そして、「グッド」の基準を定めることの難しさと「ビジネス」という言葉の多様性がこの学問の面白いところだと思っ…
UnsplashのCristina Anne Costelloが撮影した写真 www.crosshyou.info 今回は、上のブログの続きです。 前回は、散布図や箱ひげ図を描きました。今回は、barplot()関数を使って棒グラフを描いてみます。 まずは、ritsu: 所見のあった人数の割合を都道府県ご…
UnsplashのJean Girouxが撮影した写真 www.crosshyou.info 前回はR言語でヒストグラムを描きました。今回は散布図を描いでみます。 plot()関数で、データフレームの散布図にしたい変数を指定すると、上の画面のような散布図のマトリックスが描かれます。 rit…
Photo by Thijs Boom on Unsplash www.crosshyou.info この記事は上の記事の続きです。 今回は、R言語に読み込んだデータをグラフにしてみます。tidyverseパッケージを使わずに、通常のグラフィック関数でやってみます。 まずは、それぞれの変数の分布状況を…
Photo by Dana Luig on Unsplash 今回は、都道府県別の定期健康診断結果報告のデータを調べてみます。 政府統計の総合窓口(www.e-stat.go.jp)のウェブサイトからデータをダウンロードします。 定期健康診断結果報告は、労働安全衛生法に基づく定期健康診断結…
Photo by S. Tsuchiya on Unsplash www.crosshyou.info This post is following above post. In the previous post, I did multiple regression, s_ni_kg ~ s_po_kg + s_ni_to. Let's add 'time' variables. All time variables are not statistically signi…
Photo by Harry Gillen on Unsplash www.crosshyou.info This post is following of the above post. In the previous post, I made scaled variables in df4, let's see correlation matrix of those variables. The most highly correlated variable pair …
Photo by Philip Myrtorp on Unsplash www.crosshyou.info This post is following of above post. Since I made several objects, let me confirm what objects there is. ls() function shows current object list. So far, I have df_raw, df1, df2 and d…
Photo by Erda Estremera on Unsplash www.crosshyou.info This post is following of above post. Let's make two scatter plots and display them in a panel. Firstly, I load gridExtra package. Then, I make two objects, each object is for a scatte…
Photo by Ash from Modern Afflatus on Unsplash www.crosshyou.info This post is following of above post. In the above post, I made a dataframe which has basic statistics data for each locations. Let's look into it further, Firstly, let's see…
Photo by Stephen Leonardi on Unsplash www.crosshyou.info This post is following of above post. I will make line charts using R ggplot2 package. Let's start with ni_kg(NITROGEN measured by KG_HA) Some locations have declining trend, some ha…
Photo by Leonardo Yip on Unsplash www.crosshyou.info This post is following of above post. In this post, I will do data visualization. Firstly, let's make a histograms. The previous post shows there are 4 kind of observations, NITOROGEN me…
Photo by ross tek on Unsplash In this post, I will upload OECD Nutrient balance data in to R.From OECD web iste, I downloaded data csv file like below. Let's analyze this data in R! Firstly I load "tidyverse" package, this is the great pac…
Photo by Colin Watts on Unsplash www.crosshyou.info の続きです。 今回はパネルデータ分析をします。 まず、plmパッケージを読み込みます。 このplmパッケージを使うとパネルデータ分析が簡単にできます。 まずは、通常のデータフレームをpdata.frame()関…
Photo by Alex Quezada on Unsplash www.crosshyou.info 前回は時系列データを回帰分析モデルで分析しました。 今回はそのモデルのSerial Correlationの有無をチェックします。 前回は、３つのモデルを作成してパラメータをOLSで推計しました。 OLSでの推計…
Photo by Redd on Unsplash www.crosshyou.info の続きです。 いままでは、都道府県別のデータを使って分析してきました。 今回は年別の平均値を使って、時系列データの分析をしてみます。 まずは、年別の平均値のデータフレームを作ります。 2001年から2014…
Photo by Annie Spratt on Unsplash www.crosshyou.info の続きです。 前回は、log(GdpPop) = beta_0 + beta_1 * log(EdPop) + beta_2 * log(Area) + u という重回帰分析のモデルを考えました。 回帰分析で重要な仮定の一つが「誤差項の分散が独立変数とは関…
世界史の考え方 シリーズ歴史総合を学ぶ (岩波新書) 岩波書店 Amazon 私は高校生のとき、世界史や日本史は選択せずに地理を選択しました。というのも歴史は暗記するだけの科目というイメージがあったからです。 しかし、この本を読んで歴史を学ぶということ…
Photo by Tobias Stonjeck on Unsplash www.crosshyou.info の続きです。 今回は説明変数を複数にして、重回帰分析をしてみましょう。 まずは、log(Gdp) = log(Ed) + log(Pop) + log(Area) + u というモデルを分析してみます。 log(Pop)だけが有意な変数にな…
