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各変数間の散布図マトリックスをみてみます。
R言語のpairs関数で散布図マトリックスを描きます。散らばっているというよりは、ぐにゃぐにゃしている感じですね。
cor関数で相関係数マトリックスをみてみます。
GDPギャップとの相関係数を見ると、一番相関係数が高いのは資本投入で0.323です。
次が潜在成長率で0.231です。
これらの相関係数が0と有意に違うのか、cor.test関数で確認します。
lappy関数を使って、いっぺんにcor.test関数を各変数に適用します。
Yearとの相関のp値は0.5455なので相関があるとは言えません。
GDP_Potentialとの相関のp値は0.003463なので相関があると言えます。
TFPとの相関係数のp値は0.1517なので相関があるとはいえません。
Capital_Inputとの相関係数のp値は3.336e-05なので相関があると言えます。
Labour_Inputとの相関係数のp値は0.0264と0.05よりも小さいので、相関関係があると言えます。
Nendaiとの相関係数のp値は、0.5083なので相関関係があるとはいえません。
GDPギャップと相関関係があると言えるのは、潜在成長率、資本投入、労働投入の三つの変数だとわかりました。
今回は以上です。
