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の続きです。
今回からは、Rでパネルデータ分析をしてみます。
まず、パネルデータとして、1997年、2008年、2021年の3年間だけのデータフレームを作ってみます。
filter()関数で1997年、2008年、2021年のデータだけにして、mutate()関数とif_else()関数で2008年なら1、2021年なら2、というダミー変数を作成しました。
まず、パネルデータ分析の前に、Pooled Cross-Section データと見立てて分析します。
d2008とd2021のダミー変数を新しく加えるだけです。
r_fourの係数は、-1.03469で、p値は0に近く、有意な係数だとわかります。
二つのダミー変数、d2008と22021も有意なようです。
このダミー変数は、1997年と切片の違いを表しています。
つまり、1997年の回帰分析結果は、
r_one = 0.80040 - 1.03469 * r_four + u
2008年の回帰分析結果は、
r_one = 0.80040 - 0.16003 - 1.03469 * r_four + u
2021年の回帰分析結果は、
r_one = 0.80040 - 0.27958 - 1.03469 * r_four + u
です。
これをグラフであらわしてみます。
ggplot() + geom_point()で散布図を描いて、geom_abline()で直線を描きました。
もう一つ、それぞれの年で傾きが違うモデルも調べてみます。
この結果は、
1997年のときは、
r_one = 0.82634 - 1.40897 * r_four + u
2008年のときは、
r_one = 0.82634 - 0.21297 - (1.40897 + 0.69775) * r_four + u
2021年のときは、
r_one = 0.82634 - 0.30777 - (1.40897 + 0.39064) * r_four + u
です。1997年を基準にすると、2008年、2021年は傾きが穏やかになっています。
これもグラフにしてみます。
傾きが同じモデルと違うモデル、少し違いますが、どちらも、切片は、1997年、2008年、2021年と年を経るごとに小さくなっています。
年の違いを考慮しないで回帰分析するとどうなりますでしょうか？
傾きが-2.93169と、いままでとは違った値になりました。
これもグラフにしてみます。
このようになりました。
今回は以上です。
次回は
です。
初めから読むには、
です。
