の続きです。
今回は、engel: エンゲル係数と各変数の関係を見ていきます。
まずは、gdp_pop: 1人当たりの県内総生産額(平成17年基準)【百万円】からです。
geom_smooth(method = "lm")を加えて、線形回帰分析の回帰直線を重ねています。
右端の３つので点、東京都の影響が大きく回帰直線に作用しているようです。
東京都を除いて散布図を描いてみます。
相関はなさそうな散布図ですね。
次は、mf: 男女比率との散布図をみてみましょう
正の相関があるようですが、強い相関ではなさそうです。
working: 15~64歳人口割合との散布図をみてみます。
これも正の相関があるようです。
log_gdp_pop: 対数変換した1人当たりの県内総生産額とも散布図を描きます。
gdp_popと同じように右端の３つの点、東京都の影響が大きそうですね。
東京都を除いてみます。
回帰直線がほとんど水平線ですね。
相関係数マトリックスをみてみます。
engelとの相関で見ると、男女比率と15~64歳人口割合は予想通り値が大きいほどエンゲル係数が高いという相関になっています。生活水準を表すgdp_pop, log_gdp_popがプラスの相関なので予想とは違っています。
東京都を除いて相関係数マトリックスをみてみましょう。
engelとgdp_pop, log_gdp_popの相関は低くなりました。
今回は以上です。
次回は
です。
はじめから読むには、
です。
