UnsplashのWolfgang Hasselmannが撮影した写真 www.crosshyou.info の続きです。 前回は、Rのlm()関数で線形回帰分析をしました。そして、そのモデルはHeteroskedasticityだとわかりました。このときの対処方法は、ひとつは、Heteroskedasticity Robustな標…

UnsplashのEugene Golovesovが撮影した写真 www.crosshyou.info の続きです。 今回は、Rで回帰分析をしてみたいと思います。 被説明変数を gdp : 県内総生産額にして、説明変数を num_jin, sta_num, sal_sta, inp_num, out_inp, add_staにしてみます。 まず…

プルトニウムの恐怖 (岩波新書) 作者:高木 仁三郎 岩波書店 Amazon 1981年に出版された本ですが、2023年の今でも読める本だと思います。 最近、SDGs(持続可能な開発目標)や脱炭素を推進しよう！と言っている人の中に、石炭・石油の火力発電から原子力発電に…

UnsplashのMarjolein vVが撮影した写真 www.crosshyou.info の続きです。 前回はクラスタリング分析をしたのですが、少し気になる結果になりました。 それは、 このように、inp_numの値ではっきりとグループが分かれたことです。 考えてみると、クラスタリン…

UnsplashのKatie Aziが撮影した写真 www.crosshyou.info の続きです。 今回は、クラスタリング分析をしてみます。 まず、クラスタリング分析をするためのマトリックスオブジェクトを作成します。 今回は、num_jin : 人口当たりの事業所の数、sta_num : 事業…

UnsplashのAnthony DELANOIXが撮影した写真 www.crosshyou.info の続きです。 引き続き、各変数をグラフにしていきます。まずは、input : 原材料使用額(百万円単位)です。 summary()関数で基本統計値を確認します。 一番少ないところは、3434億円、一番多い…

UnsplashのWolfgang Hasselmannが撮影した写真 www.crosshyou.info 今回のブログは前回の続きです。前回はCSVファイルのデータをRに読み込ませました。 それでは、一つ一つの変数を詳しくみていきましょう。 まずは、num: 事業所の数です。summary()関数で基…

UnsplashのOpal Siegalが撮影した写真 今回からしばらくは、都道府県別の工業統計調査のデータを分析してみたいと思います。 データは、政府統計の総合窓口、e-stat.go.jp から取得します。 こんな感じのデータです。 これをCSVファイルに出力します。 この…

月はすごい-資源・開発・移住 (中公新書) 作者:佐伯 和人 中央公論新社 Amazon 月への探査活動が盛り上がっているとのことです。 この本は、月に関する基礎知識、例えば、月は毎日50分ぐらい夜空に昇ってくるのが遅くなるなど、という話から始まって、月の地…

UnsplashのMartin Sanchezが撮影した写真 www.crosshyou.info This post is following of the above post. In the previous post, I made a panel data frame, n = 37, T = 2, N = 74. In this post, I do regression analysis with the panel data frame. F…

UnsplashのDaniel Pelaez Duqueが撮影した写真 www.crosshyou.info This post is following of the above post. In the previous post, I did regression analysis with time-series data. Unfortunately, I cannot make a statistically significant model.…