の続きです。
今回はいろいろなグラフを作ってみます。
まずは、goraku: 消費者物価指数・教養娯楽とyear: 調査年のグラフです。R言語のplot関数で簡単に作成できます。
2005年が基準年なので、どの都道府県も100です。全体に年を追うごとにgorakuの値が小さくなっています。デフレということですね。
cpi: 消費者物価指数・総合とyearも比べてみます。
cpiは一貫して低下傾向ということではないですね。
plot関数とpoints関数でgorakuとcpiを同時にグラフにしてみます。
plot関数でgorakuとyearのグラフを書いて、points関数でcpiとyearのグラフを追加します。このときにgorakuとcpiが重ならないように、df$year + 0.2として少しずらしています。pch = 2で△に、col = 2で赤にしています。legend関数で凡例を加えました。
こうしてみると、gorakuのほうがデータの散らばりが大きいことがわかります。
eastwest: 東日本か西日本かとgorakuのグラフを作成してみます。
東日本と西日本での違いはないようですね。
ewとcpiのグラフもみてみます。
cpiは外れ値があります。東日本は上にも下にも外れ値があります。西日本のほうは上にだけ外れ値があります。
gorakuとbig3: 東京都、大阪府、愛知県のグラフも作成してみます。
jitter関数でbig3をすこし散らばらせてグラフにしています。右側の赤い点がbig3のほうです。3大都市圏とそうでないところと、特に目立った違いはないようです。
big3とcpiも見てみます。
3大都市圏のほうはcpiは100以下にはなっていないですね。
今回は以上です。
次回は
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はじめから読むには、
です。
