Bing Image Creator で生成: Blue image landscape, Japanese local area, splendid moment, photo style
の続きです。
前回は、R でシミュレーションベースの回帰分析を実行しました。l_quality は l_quantity, l_fuka と関連があることがわかりました。
今回は、l_quality が増えたところ、減ったところがどこかを調べたいと思います。
最初に l_quality: 平均水質【mg/l】の対数変換値をグラフにして全体の傾向をみてみます。
前に、l_quality は年度によって大きな違いは無い、ということは確認していましたが、このグラフでも全体的に大きな変化はなくて、2011 年度と 2019 年度を比べると上昇しているところもあれば下落しているところもありますね。
2011年度だけのデータフレームと2019年度だけのデータフレームを作成します。
こうして作成した 2 つのデータフレームを inner_join() 関数で結合します。
inner_join() 関数で 2 つのデータフレームを結合して、mutate() 関数で差分を計算し、relocate() 関数で変数の順番を並び替えました。
これで、どの都道府県が BOD の平均水質を改善させたかわかります。
佐賀県、大分県、静岡県などは水質が改善しました。和歌山県、福島県、宮城県などは水質が悪化しました。
今回は以上です。
次回は、
です。
初めから読むには、
です。
