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政府統計の総合窓口のデータや、OECDやUCIやのデータを使って、Rの練習をしています。ときどき、読書記録も載せています。

2022-06-01から1ヶ月間の記事一覧

都道府県別の教育費のデータの分析2 - Rでデータをグラフにする。ggplot2パッケージのgeom_point(), geom_boxplot(), geom_line(), geom_histogram()

Photo by Antonio Sessa on Unsplash www.crosshyou.info の続きです。 前回はデータをRに読み込みました。 今回はそのデータをいろいろグラフにしてみます。 まずは、都道府県別のed: 教育費(都道府県財政と市町村財政の合計)です。 mutate()関数の中でreor…

都道府県別の教育費のデータの分析1 - Rにデータを読み込ませる。

Photo by Vadym Chumak on Unsplash 今回は、都道府県別の教育費のデータを分析しようと思います。 データは、政府統計の総合窓口(www.e-stat.go.jp)のウェブサイトから取得します。 まずは、47の都道府県を選択します。 教育費は都道府県財政の値と市町村財…

都道府県別の建設総合統計のデータの分析2 - Rの pivot_longer()関数で 横長型のデータフレームを縦長型に変換

Photo by Drew Bae on Unsplash www.crosshyou.info 前回はCSVファイルのデータを取り込みました。 今回は取り込んだデータをいろいろと調べてみようと思います。 はじめに前回作成したデータフレームがどんなものだったか確認します。 横にhokkaido, aomori…

都道府県別の建設総合統計のデータの分析1 - CSVのデータファイルをRに取り込む

Photo by Mikita Yo on Unsplash いつものように、政府統計の総合窓口(www.e-stat.go.jp)を閲覧すると、建設総合統計のデータベースが更新されているようでした。 建設総合統計は、国内の建設活動を出来高ベースで把握することを目的とした加工統計とのこと…

OECD Young self-employed data analysis 6 - panel data analysis using R - first differenced estimator using plm package

Photo by Daniel Olah on Unsplash www.crosshyou.info This post is following of above post. In this post, I will use First Differenced Estimator to estimate capi10K effect for men. The background model is below men = beta_0 + beta_1 * capi10…

OECD Young self-employed data analysis 5 - panel data analysis using R - basic pooling cross section regression

Photo by Colin Watts on Unsplash www.crosshyou.info This post is following of above post. In the above post, I made panel data set. Let's analyze with the panel data. Firstly, I male year dummy variable. y15 is 1 when TIME is 2015 and 0 wh…

読書記録 - 「日本の品種はすごい - うまい植物をめぐる物語」 竹下大学 著 中公新書

日本の品種はすごい-うまい植物をめぐる物語 (中公新書 (2572)) 作者:竹下 大学 中央公論新社 Amazon ジャガイモ、ナシ、リンゴ、ダイズ、カブ、ダイコン、ワサビについての品種のお話。 美味しい品種を作ろうと頑張る人たちに感謝です。

OECD Young self-employed data analysis 4 - data visualization again and combining GDP data.

Photo by Fatih Yürür on Unsplash www.crosshyou.info This post is following of above post. In the previous post, I made a new data frame, df_new, which has mem variable and women variable. Let's visualize those data. Firstly, men data by LO…

OECD Young self-employed data analysis 3 - Comparing men and women young data. men has higher ration than women.

Photo by RoonZ nl on Unsplash www.crosshyou.info This post is following of above post. In this post, let's compare men self-employed and women self-employed.Firstly, I make two vectors, "men" and "women" Let's see both summary statistics. …

OECD Young self-employed data analysis 2 - data visualization with ggplot2 package, geom_point(), geom_line(), geom_boxplot and geom_histogram() and geom_bar().

Photo by CHUTTERSNAP on Unsplash www.crosshyou.info This posit is following of above post.Let's see data on some graphs. I use ggplot2 package which is included in tidyverse package. gerom_point() function makes scatter plot. I see men has…

OECD Young self-employed data analysis 1 - Read CSV file using R

Photo by Slawek K on Unsplash In this post, I will analyze OECD Young self-employed data. This is the sare of self-employed aged 20-29 among all employed worksers aged 20-29 in this group. The CSV file which I download from OECD web site i…

読書記録 - 「SDGs --- 危機の時代の羅針盤」 南博 & 稲葉雅紀 著 岩波新書

SDGs――危機の時代の羅針盤 (岩波新書) 作者:南 博,稲場 雅紀 岩波書店 Amazon この本を読んで思ったのは、 SDGs は現在の人間世界が直面している危機のカタログみたいなものだ、ということです。 17のゴールとして2030年までに達成しなければならない目標が…