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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。

都道府県別の新規求職申込件数の分析2 - R言語で回帰分析。外れ値を含んだデータと含んでないデータで比較。

 

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 の続きです。

今回はR言語で回帰分析をしてみます。

まず、2015年度だけのデータフレームを作成してdf15と名前をつけます。

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このdf15のpJob(人口1000人当りの新規求職申込件数)とpGDP(一人当りの県内総生産額(万円))を回帰分析します。

まずは、plot関数で散布図を描きましょう。

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右端にポツンと点がありますね。東京都だと思うのですが外れ値ですね。

まずは、このまま回帰分析してみます。lm関数を使います。

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p-valueが0.01363と0.05よりも小さいので、この回帰分析モデルは統計的に有意です。pGDPの係数は、-0.03277ですからpGDPが大きいほど件数は少ないことになります。

abline関数で回帰直線を描きます。

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こうなりました。回帰直線は右肩下がりですね。

pJob, pGDPの外れ値をboxplot関数で確認します。

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pJobには大きい外れ値が一つ、pGDPには大きい外れ値が二つあります。これらのデータを除外したデータフレームを作成して、df15_v2と名前を付けます。

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pJobの一番大きい値は、53.853ですね。これを削除しましょう。

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次は、pGDPの外れ値を確認します。

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500以上の二つのデータが外れ値ですね。

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NAの行を削除します。

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pJobの最大値が46.04になっていますし、pGDPの最大値が47.3になっています。Yearの2015年度の数が44ですから、無事に3つの都道府県が除外されました。この外れ値を除外したデータで散布図を描いてみます。

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それでは、回帰モデルを作成してみます。

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p-valueは0.04762と0.05よりも小さいので有意なモデルです。

もともともデータの散布図にmodel1, model2の回帰直線を重ねてみます。

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外れ値を含んだデータで回帰したモデル(青)も外れ値を除外したデータで回帰したモデル(緑)もそんなに違いはありませんね。

二つのモデルの残差プロットを見てみます。

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今回は以上です。