データ分析
今回は、初婚年齢と住宅の広さのデータを分析してみようと思います。 いつものように、政府統計の総合窓口、e-Statからデータを取得しました。 地域は47都道府県を選択しました。 夫の初婚年齢、妻の初婚年齢、住宅の広さの3つのデータを選択しました。 こん…
今回は、各都道府県の図書館の数と図書館登録人数を調べようと思います。 政府統計の総合窓口、e-Statからデータを取得します。 総人口と図書館数と図書館登録者数です。 エクセルにこのようにデータを取得しました。 read.csv関数でR言語にデータを読込み、…
今回は、都道府県別の平均気温と快晴日数と降雨日数のデータを分析してみようと思います。いつものように、政府統計の総合窓口(e-Stat)からデータを取得しました。 こんな感じのデータをダウンロードしました。 これをR言語に読込ませて、分析します。まずは…
今回は男性役員数と女性役員数の比率を分析しようと思います。 いつものように、データは政府統計の総合窓口(e-Stat)から取得しています。 地域は、47都道府県です。 データは、総人口、県内総生産額、役員数(男)、役員数(女)です。 このようなCSVファイルに…
今回は消防機関の出動回数のデータを分析しようと思います。 消防機関の出動回数の定義は です。 www.e-stat.go.jpにありました。 政府統計の総合窓口(e-Stat)からデータを取得して、下のようなCSVファイルにしました。 出動回数だけなく、人口と生産額のデ…
今回は、政府統計の総合窓口から、都道府県別の1次活動の平均時間と県内総生産額のデータを分析してみます。 1次活動というのは、 www.e-stat.go.jpにありますが、睡眠、身の回りの用事、食事の時間です。 こんな感じでデータをサイトから取得しました。R言…
今回は趣向を変えて、上場している外食企業の財務データを分析してみました。吉野家とかココイチとかすかいらーくとかですね。 日本取引所のホームページから上場企業の財務データがわかるので、それを使いました。 こんな感じのデータです。これの通期決算…
www.crosshyou.info の続きです。 まず、データがどんなだったか、summary関数で確認します。 47都道府県の10年間のデータです。 Prodが県内総生産額で、百万円単位です。 Acciが交通事故件数で、1件単位です。 Ratioが県内総生産額100万円当りの交通事故件…
政府統計の総合窓口、e-statのウェブページから、県別の県内総生産額と交通事故発生件数のデータを取得しました。 こんな感じのデータです。このデータをR言語を使って分析してみようと思います。 まず、read.csv関数でデータをR言語の読込みます。 str関数…
www.crosshyou.info の続きです。 Rクックブック 作者: Paul Teetor,大橋真也,木下哲也 出版社/メーカー: オライリージャパン 発売日: 2011/12/22 メディア: 大型本 購入: 9人 クリック: 61回 この商品を含むブログ (13件) を見る 今回はこの本を参考にして…
www.crosshyou.info の続きです。前回はデータファイルを整えるので終わってしまいました。 R言語のstr関数でデータフレームの構造を確認します。 ExPxとInPxがなぜか数値ではなく、ファクターとして取り込まれています。 数値データに変換してみましょう。 …
いつものように、e-Stat:政府統計の総合窓口を見てみました。 いくつか新着情報がありました。この中で一番マニアックな感じのする、全国輸出入コンテナ貨物流動調査をクリックしてみました。 本調査は、我が国の貿易額の約4割を占める、とあります。コンテ…
今回は、OECDのデータを分析してみようと思います。 https://stats.oecd.org/ ここからいろいろデータを取得できるようです。 今回は2017年と2018年のIndustrial Production, 鉱工業生産の伸び率を分析してみます。 Excelにデータをダウンロードしたらこんな…
www.crosshyou.info の続きです。 まず、ls()関数で変数として今までどんな変数を作成してきたかを確認します。 dfで始まっているのはデータフレームですね。dfからdf8まで9種類あります。 初心に帰ってdf関数がどんなものか、見てみましょう。head関数で始…
今回はe-Stat(政府統計の総合窓口)から取得した、全国の植生自然度のデータを分析しようと思います。 これがe-Statのサイトの画像ですね。このデータをダウンロードすると、 こうなります。9行目は私が挿入した変数名です。 そもそも、植生自然度ってなんで…
www.crosshyou.info の続きです。 今回は、人口の伸び率上位・下位、男性比率変化幅の上位・下位、日本人比率変化幅の上位・下位の国を調べようと思います。 まずは、作業用のデータがどんなだったか、確認します。R言語のsummary関数を使います。 Yaer1は19…
www.crosshyou.info の続きです。 今回はメインタイトルどおり、人口の推移と株価の関係を分析してみようと思います。 まずは、全国の総人口と男性比率と日本人比率、この3つの説明変数と株価の関係を分析してみたいと思います。 まず、分析用のデータフレー…
www.crosshyou.infoの続きです。 今回はPERを利益、資産、時間軸で重回帰分析したいと思います。 参考書籍は Statistics: An Introduction Using R 作者: Michael J. Crawley 出版社/メーカー: Wiley 発売日: 2014/11/24 メディア: ペーパーバック この商品…
www.crosshyou.info の続きです。 今回は各都道府県の男女比率、日本人比率を見てみようと思います。 まず、前回作成したワーキングデータ(wd)のサマリーを確認します。 summary関数です。 今回は、男女比率(M/F)と日本人比率(J/T)を計算して、大きい順、小…
e-Stat(政府統計の総合窓口)のレイアウトが令和になって変更になりました。 今回は右下の「地域」をクリックしてみます。 クリックすると、上図のような画面になります。データ表示をクリックしてみます。 都道府県別の人口を選択して、データを表示します。…
www.crosshyou.info の続きです。 今回は1社当たりのIncomeとNetAssetの推移を調べてみます。まずは1社当たりのIncome, NetAssetの変数を作成します。 MedianとMeanの値が離れていますね。単位は億円なので、最大の赤字が865億円、最大の黒字が2576億円、平…
www.crosshyou.info の続きです。 今回は、YearとMonthを合わせて、Timeという変数を作ろうと思います。 というのもstr関数でおおもとのデータフレーム、dfを確認すると、 となっていて、YearとMonthが別々になっているので、横軸を時間にして縦軸をPBRとか…
www.crosshyou.info の続きです。 今回は33業種別のデータで、各変数のヒストグラムを描いてみます。 head関数で基になるデータフレームの始めの15行を表示します。 33業種はLevelが5ですから、まずLevelが5だけのデータフレームを作成します。 まずは、Numb…
www.crosshyou.info の続きです。 前回は、株価の騰落率とNetExpo(純輸出)で線形単回帰分析をしてみましたが、NetExpoだけでは株価の騰落率を説明することは難しいことがわかりました。そこで今回は、他の変数も加えて、重回帰分析をしてみようと思います。 …
www.crosshyou.info の続きです。 今回は、株価、株価の騰落率とGDPデータの相関係数を調べてみようと思います。 相関係数はcor関数でわかります。 soukan <- の行で、株価とGDPの各データの相関係数を計算しています。round関数で小数点以下３桁までにして…
www.crosshyou.info の続きです。 前回まではGDPと株価しかみていませんでしたが、データには、民間最終消費支出や、民間企業設備など様々な変数がありますから、それらを見ていきましょう。 まずは、names関数で変数名を確認します。 MinShouhiは民間最終消…
www.crosshyou.info の続きです。 四半期ごとの株価のデータを景気動向指数の先行系列のデータから取得できたので、その株価データとGDPのデータをくっつけてチャートを作成したいと思います。 このような株価のCSVファイルです。Kbuka-1Yは、1年後にどれだ…
www.crosshyou.info の続きです。 株価のデータを前回作成したデータフレームにくっつけようと思います。 1994年から2018年末までの株価のデータを探したら、日本取引所グループのウェブサイトに株価の長期時系列のファイルがありました。 こういうファイル…
今回は、国民経済計算四半期GDP速報のデータをR言語のread.csv関数で読み込んでみたいと思います。 https://www.e-stat.go.jp/dbview?sid=0003109741 このサイトから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。13行目だけ私が英語の変数名を付…
www.crosshyou.info の続きです。 まずは、str関数でデータを確認しましょう。 まず、Yearが何年からあるか確認します。table関数を使います。 1988年から始まって、3年ごとに2012年までの7つの年のデータがあります。 一つの年で、77のデータがあるというこ…
