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主にクロス表(分割表)分析をしようかなと思いはじめましたが、あまりクロス表の分析はできず。R言語の練習ブログになっています。

東証一部の規模別・業種別PERとPBRのデータの分析9 - R言語で1社当たりのIncomeとNetAsset

 

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 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。

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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、平均が216億円、中央値が129億円です。hist関数でヒストグラムを確認します。

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だいたい100億円以内のところに集中していますね。

NetAssetはどうでしょうか?

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最小は363億円、最大は2兆6264億円、平均値は3244億円、中央値は1988億円です。こちらもhist関数でヒストグラムを描いてみます。

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右のすそ野が広い分布ですね。

33業種の中で一番1社当たりの利益が大きい業種はどこでしょうか?

まず、Levelが5だけに絞って、Income1で業種ごとの平均値を出し、小さい順に表示します。

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Marine,海運が一番Income1が低く、1社当たり118億円の赤字です。Hoken、保険が一番大きく、1社当たり896億円です。

NetAsset1はどうでしょうか?

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Suisan, 農林・水産が一番小さく、1社当たり620億円、Hokenが一番大きく、1社当たり1兆5906億円です。

今回は以上です。

次回は

 

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です。

今回のR言語のコードです。


# 1社当たりのIncomeの作成
df$Income1 <- df$Income / df$Number
summary(df$Income1)

# Income1のヒストグラム
hist(df$Income1)

# 1社当たりのNetAssetの作成
df$NetAsset1 <- df$NetAsset / df$Number
summary(df$NetAsset1)

# NetAsset1のヒストグラム
hist(df$NetAsset1)

# 33業種別のIncme1
wdf <- df[df$Level == 5, ] # 作業用のデータフレーム、wdfを作成
wdf <- tapply(wdf$Income1, wdf$Type, mean, na.rm = TRUE) # 業種別のIncome1の平均値
sort(wdf) # 小さい順に表示
rm(wdf) # wdfを消去

# 33業種別のNetAsset1
wdf <- df[df$Level == 5, ] # 作業用のデータフレーム、wdfを作成
wdf <- tapply(wdf$NetAsset1, wdf$Type, mean, na.rm = TRUE) # 業種別のNetAsset1の平均値
sort(wdf) # 小さい順に表示
rm(wdf) # wdfを消去