日銀の短観データの分析６ - R言語で棒グラフと1標準誤差、信頼区間を表示する。

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 の続きです。

今回は棒グラフと信頼区間を表示してみたいと思います。

Statistics: An Introduction Using R

 を参考図書にしてやってみます。

まず、Sector別の短観の平均値をtapply関数とmean関数で計算します。

これをbarplot関数で棒グラフにします。

次に信頼区間を表示する関数を作成します。これがMichael J. Crawleyの本からの関数です。

上の関数でyが棒グラフの部分です。これは今回はsectorbetsuです。zが信頼区間の大きさです。今回は、1standard errorを使います。

aov関数とsummary関数で1standard errorを確認します。

このANOVA表から127がpooled error varianceだとわかります。

こんどは、Sectorがそれぞれ何個あるかをtable関数で確認します。

製造業は228、全産業は12、非製造業は156です。なので、それぞれの1standard errorは、

この3つの値が1standard errorになります。

これで、1標準誤差の表示ができます。

あれれ？三つの標準誤差の線がそれぞれの棒に表示されてしまいまたね。。

あの関数はすべての棒グラフで同じデータ数でないとだめなんですね。

あの関数を改良します。

zもz[i]としないといけなかったですね。

これやってみましょう。

できました！

ちなみに関数をつかわないでarrows関数でひとつひとつ追加するのはこちらです。

1標準誤差をグラフに表示できましたので、今度は95%の信頼区間を表示してみましょう。

まずは、製造業、全産業、非製造業のそれぞれの信頼区間を計算します。

このciをerror_bars2関数に使います。

こうしてグラフで95%信頼区間を表示すると、製造業と全産業、全産業と非製造業には違いは無いかもしれませんが、製造業と非製造業には明らかな違いがあることがわかります。
今回は以上です。