2021-11-01から1ヶ月間の記事一覧
Photo by Riccardo Chiarini on Unsplash 今回は都道府県別の共働き世帯割合の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(www.e-stat.go.jp)から取得します。 まず、地域を選択します。 データを選択します。 共働き世帯割合の他に関…
Photo by Rob Wicks on Unsplash www.crosshyou.info This post is following of above post. In the previous post I used only JPN data.Let's use whole data in this post.Firstly, I make a multiple linear regression model by year. Dependent varia…
Photo by Zoltan Tasi on Unsplash www.crosshyou.info This post is following above post. I will add interst rate data and long term unpenployment data. longterm unenployment is "number of unenployee more than 12 months / number of all unenpo…
中国名文選 (岩波新書) 作者:興膳 宏 岩波書店 Amazon 漢文の名文を12章で12人分紹介しています。 印象に残ったのは、この紹介された12人の多くが左遷されたり不遇なときを過ごしたことがあることです。
Photo by Jim Cooke on Unsplash www.crosshyou.info This post is following of the above post. So far previous posts, GDP nor per capita GDP cannot explain Trust in governmnet very well. I will add more variables. I have CPI, inflation data l…
Photo by Annie Spratt on Unsplash www.crosshyou.info This post is following of the above post. 5. Independent variable = capi, by year Almost year except for 2010 have positive coefficientt. But only 2017 is statisticaly significant. 6. In…
Photo by Dulana Kodithuwakku on Unsplash www.crosshyou.info This post is following of the above post. Let's make log(capi) as l_capi. Let's make a scatter plot for trust and l_capi. It seems there is not clear relationship. Then, I load br…
Photo by Sunil Naik on Unsplash www.crosshyou.info This post is following of the above post. I have another data file like below This is GDP and per capita GDP data.I will merge this data with trust in government data. First, I load this f…
Photo by SGR on Unsplash www.crosshyou.info This post is following of the above post. In the previous post, I loaded OECD Trust in government data.Let's see overall histogram of the data. I use hist() function. It looks like normal distrib…
Photo by Taun Stewart on Unsplash I this series of posts, I will analysis OECD data, "Trust in governmet".I got below CSV file from General government - Trust in government - OECD Data I use R to analyze this data. Firstly, I load tidyvers…
Photo by Mark X. on Unsplash www.crosshyou.info の続きです。 今回が都道府県別にグループ分けしてから回帰分析をしてみます。 まず、df_lmというデータフレーム(正しくはtibble)を作成して、その中に回帰分析の結果を格納しました。 切片をみてみましょ…
Photo by Markus Spiske on Unsplash www.crosshyou.info の続きです。 今回もR言語のlm()関数で回帰分析をしていこうと思います。今回はbroomパッケージのtidy()関数を使ってみます。 まずは、broomパッケージを読み込みます。 broomパッケージのtidy()関数…
Photo by Tanya Nevidoma on Unsplash www.crosshyou.info の続きです。 今回はR言語のlm()関数を使って回帰分析をしてみようと思います。 まずは、l_waterをl_kachiで回帰分析してします。 l_water: 工業用水量(m3/日)を対数変換したもの l_kachi: 製造業付…
Photo by Daniel Seifried on Unsplash www.crosshyou.info の続きです。 今回は、各変数間の相関関係をみてみましょう。 2014年のデータを使ってみてみます。 まずは、調べる変数名の確認です。対数変換した変数で調べます。 names()関数でデータフレームdf…
Photo by Jerry Adney on Unsplash www.crosshyou.info の続きです。 前回の分析で、どうやら海の無い県は工業用水の使用料が海のある県よりも少ないようです。 これを統計学的に検証してみましょう。 まず、2014年の海の無い県のwater_kachi: 製造業付加価…
Photo by Martina Mainetti on Unsplash www.crosshyou.info の続きです。 前回は工業用水量のデータをはじめ総人口や県内総生産額などのデータが対数正規分布になっていることを確認しました。 まず、codeだけではどれがどの都道府県なのかわからないので、…
Photo by Joanna Huang on Unsplash 今回は、都道府県別の工業用水の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(www.e-stat.go.jp)から取得しました。 47の都道府県を選択します。 工業用水量のデータの他に総人口、県内総生産額、製…
怨霊とは何か - 菅原道真・平将門・崇徳院 (中公新書) 作者:山田 雄司 中央公論新社 Amazon 怨霊とは死ぬときに深い怨念を抱いて死んで、現世の世界に祟りをもたらす存在です。 菅原道真・平将門・崇徳院が日本の三大怨霊だそうです。 崇徳院は知らなかった…
