www.crosshyou.info の続きです。 今回は、年ごと、月ごと、地域ごとに集計をしようと思います。tapply関数を使えばいいです。 まずは年別の平均値です。 barplot関数で棒グラフにしてみます。 abline関数で50の水準に赤い水平線を引きました。50以上だと景…
今回は景気ウォッチャーのデータの分析をしてみようと思います。 内閣府のウェブからデータを取得しました。 ここからエクセルをダウンロードして、今回は、地域別(現状)のデータを使います。 R言語に読込ませるように、少し加工しました。 これをR言語で読…
www.crosshyou.info の続きです。 今回は、世帯数の伸び率をR言語で回帰分析してみたいと思います。 まずは、どのようなデータか再確認します。summary関数を使います。 最低で、1.143倍、最大で1.970倍、平均が1.459倍、中央値が1.517倍です。 hist関数でヒ…
www.crosshyou.info の続きです。 今回は、gam関数でgeneralized additive modelというのをやってみたいと思います。 Michael J. Crawley の Statistics: An introduction using R Statistics: An Introduction Using R 作者:Michael J. Crawley 出版社/メー…
www.crosshyou.info の続きです。 前回は生活保護被保護実世帯数そのものを反応変数にして回帰分析をしました。 今回は、人口のデータで割って、人口当りのデータに直して回帰分析してみましょう。 まずは、各変数を人口で割ります。 人口は1000を掛けている…
www.crosshyou.info 今回はR言語のlm関数で回帰分析をしてみます。 反応変数は、生活保護被保護実世帯数(avgHogo)で、説明変数は人口(avgPop), 可住地面積(acgArea), 県内総生産額(avgGDP)です。 まずは、相関マトリックスを見てみます。 人口(avgPop)と県内…
www.crosshyou.info の続きです。 今回は、生活保護被保護世帯数の伸び率を計算してみようと思います。 まずは、全国合計の値を計算しましょう。 2006年度の世帯数の合計を計算します。 107万8368世帯です。 2015年度も同じようにします。 162万9754世帯です…
今回は、都道府県別の生活保護被保護実世帯数データを分析してみようと思います。 データは、政府統計の総合窓口e-Statから取得します。 まず、47都道府県を選択し、 総人口、可住地面積、県内総生産額と生活保護被保護実世帯数の４つのデータを選択します。…
www.crosshyou.info の続きです。 今回は、企業の規模というカテゴリカル変数と現状の景況感という実数の変数を組み合わせて先行きの景況感を分析してみたいと思います。 ANCOVA(ANalysis of COVAriance)というものですね。 まずは、横軸に現状の景況感(Now)…
オスマン帝国-繁栄と衰亡の600年史 (中公新書) 作者:小笠原 弘幸 出版社/メーカー: 中央公論新社 発売日: 2018/12/19 メディア: 新書 私の理解は間違っているかもしれないが、 オスマン帝国は600年もの間、ずっと男子の系統の一族が統治していた。その理由は…
www.crosshyou.info の続きです。 今回は、企業の規模、大企業、中堅企業、中小企業の３つの企業規模で短観の値に違いがあるのかどうか、ANOVA(ANalyis Of VAriance)をしてみます。 まずは、現状(Now)のそれぞれの平均値を見てみましょう。tapply関数とmean…
www.crosshyou.info の続きです。 今回は、現状と先行きで回帰分析をしてみようと思います。 先行きを反応変数、現状を説明変数にしてみます。 まずは、plot関数で散布図を描いてみましょう。 右肩上がりの散布図です。現状(Now)と先行き(Next)には正の相関…
www.crosshyou.info の続きです。 前回は現状(Now)と先行き(Next)の水準そのものに有意な違いがあるかどうかを調べました。その結果、現状と先行きには有意な違いがあり、先行きのほうが低いということがわかりました。 今回は、変化幅で同じように分析して…
www.crosshyou.info の続きです。 今回は現状と先行きに統計的に有意な違いがあるのかどうかを調べます。 まずは、summary関数でデータフレームを確認しましょう。 今回もMichael J. CrawleyのStatistics An Introduction Using R Second Edition Statistics…
www.crosshyou.info の続きです。 今回は、central limit theoremを実感してみたいと思います。日本語だと中心極限定理ですね。 Michael J. Crawley の Statistics: An Introduction Using R Statistics: An Introduction Using R 作者:Michael J. Crawley …
今回は先日発表発表された日銀短観2019年12月調査のデータを分析してみようと思います。 短観 : 日本銀行 Bank of Japan 上の画像のZIPファイルの中にあるExcelファイルをダウンロードしました。 こういうファイルです。 これをR言語で分析しようと思います…
www.crosshyou.info の続きです。 いままで、YearMonthを無視して分析してきましたので、今回は年によって日経平均の月次変化に違いがあるかどうか、ANOVA分析をしてみたいと思います。 head関数ではじめの数データを表示してみました。左から4文字が年です…
www.crosshyou.info の続きです。 日経平均の前月比変化を前月のドル円や売買代金の水準及び前月比から回帰分析するのは難しいようでした。今回は、前月の日経平均の前月比、前々月のドル円、売買代金の前月比を加えてみます。 まず、NAの行の無い作業用のデ…
www.crosshyou.info の続きです。 今度はChgNikkeiが1以上なら1、そうでないなら0という2値をとる変数にしてロジスティック回帰分析をしてみます。 まずは2値を取る変数を作成します。 dfChgNikke >= 1 でTRUEとFALSEの論理ベクトルを作り、それをidxとして…
www.crosshyou.info の続きです。 今回は、前月のドル円と売買代金の変化から、今月の日経平均の変化を重回帰分析してみたいと思います。 まず、重回帰分析に必要なデータを用意します。 まず、上の画像のように、PChgYen, PChgDaikinという前月のドル円、売…
www.crosshyou.info の続きです。 今回は月次の変化率のヒストグラムや箱ひげ図を描いてみます。 hist関数でヒストグラムが作成できます。 日経平均は左側、ドル円は右側の裾野が広いですね。売買代金は右側に裾野が広いです。 箱ひげ図はboxplot関数です。 …
モンテーニュ 人生を旅するための7章 (岩波新書) 作者:宮下 志朗 出版社/メーカー: 岩波書店 発売日: 2019/07/20 メディア: 新書 いろいろと名言があった。 人間はだれでも、人間としての存在の完全なかたちを備えている。 世界でいちばん高い玉座の上にあが…
www.crosshyou.info の続きです。 今回は、Michael J. CrawleyのStatistics: An Introduction Using Rを参考にして、日経平均、ドル円、売買代金の月次変化率の平均値の標準誤差と信頼区間を求めてみようと思います。 Statistics: An Introduction Using R …
今回は、日経平均とドル円と売買代金のデータを分析してみようと思います。 日経新聞電子版からデータをCSVファイルで取得しました。 こういうデータです。Nikkeiが日経平均、Yenがドル円、Daikinが一日当りの売買代金平均(10億円)です。2014年12月から2019…
www.crosshyou.info の続きです。 今回はウグイスとスズメについて調べてみます。 まずは、ウグイス、スズメだけの作業用のデータフレームを作成します。 ウグイスは124、スズメは121の標本があります。 それでは、都道府県別の標本数を見てみます。table関…
www.crosshyou.info の続きです。 今回はメジロとヒヨドリでは、標本の年、月、都道府県に差があるか調べてみます。 まずは、メジロとヒヨドリだけの作業用のデータフレームを作ります。 Nameには、アオアシシギなど不要のファクタ水準があるので、削除しま…
www.crosshyou.info の続きです。 今回は、Moku(目), Zoku(属), Shu(種)について調べます。 まず、Mokuは何種類あるか、標本数の多いMokuは何か調べてみましょう。 levels関数とlevels関数でMokuの種類数を調べます。 Mokuは214種類ですね。どのMokuが一番多…
www.crosshyou.info の続きです。今日は月と日付のデータを整えます。 Monthを確認します。 空白、**, 20は明らかにおかしいですね。NAにします。空白は1番目、**は2番目、20は8番目です。 こうして１から１２までにしました。これを文字列型にしてから数値…
国立科学博物館の標本データベースからCSVファイルをダウンロードできることを発見しましたので、データをダウンロードして遊んでみようと思います。 詳細検索(鳥類) | 標本・資料統合データベース から日本の標本を検索してみました。 こんなCSVファイルが…
www.crosshyou.info の続きです。 今回はbarplot関数の練習をしてみようと思います。 習うより慣れろの精神でいろいろやってみます。 まずはデータを確認します。 １列目は文字(ファクター)で、２、３、４列目が数値データですね。 まずは、barplot(df)とし…
