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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1人当り最終エネルギー消費量のデータ分析4 - R言語で2007年度と2015年度を比較する。すべての都道府県でエネルギー消費量は減少

 

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 の続きです。

今回は2007年度と2015年度のデータを比較してみたいと思います。

まず、20015年度 - 2007年度というデータをつくらないとですね。

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tapply関数で上のようにして作成しました。tapply関数で作ると、都道府県の順番が揃います。

2007年度 vs 2015年度の散布図を描いてみましょう。

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左がPratio(15-64歳人口割合), 真ん中がShotoku(1人当り県民所得), 右がEnergy(1人当り最終エネルギー消費量)ですね。X軸が2007年度、Y軸が2015年度です。基本的に比例関係にあります。

それでは、それぞれ変化幅を計算してsort関数を使って小さい順に並べてみます。

まずは、Pratioの変化です。

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すべての都道府県でマイナスです。つまり、すべての都道府県で15-64歳人口割合が減少しました。こどもの数は増えていないですから、老人の割合が増えたのでしょう。

Shotokuはこうなりました。

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東京都は53万1千円減少です。岩手県は36万2千円増えたのですね。

Energyはどうでしょうか?

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全ての都道府県で減少しています。低エネルギー消費になっているということですね。山口県が一番減少しています。38.03GJ減っています。

hist関数でヒストグラムを描いてみます。

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真ん中のdiffShと右のdiffEnは左にポツンと離れ小島がありますね。diffShは東京都、diffEnは山口県が離れ小島です。

散布図マトリックスを描いてみます。

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相関関係はなさそうな感じです。

cor関数で相関マトリックスもつくりましょう。

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diffPrとdiffShの相関は0.058, diffPrとdiffEnの相関は0.270, diffShとdiffEnの相関は0.053とあまり相関はないようですね。

今回は以上です。