crosshyouスマートフォン用の表示で見るcrosshyou主にクロス表(分割表)分析をしようかなと思いはじめましたが、あまりクロス表の分析はできず。R言語の練習ブログになっています。数量データのカテゴリデータ化データ分析cross_hyouという名前なのに、まったくクロス表分析をしていないので、これからしばらくクロス表分析をしたいと思います。2016年度の法人企業統計年報のデータをRで読み込みます。read.csv("Houjin2016.csv")です。headコマンドとsummaryコマンドを使った結果が下の図です。Soushi_Kaiteは総資産回転率、Kiboは資本金の規模を表すカテゴリー変数、SeHiは製造業か非製造業かのカテゴリー変数です。Soushi_Kaiteの4つの変数が数量データなので、この4変数のカテゴリー変数を作成しようと思います。最小値~第1分位、第1分位~第3分位、第3分位~最大値の3つのカテゴリーに分けようと思います。cutコマンドを使います。このような結果になります。付けて、C_Popuのようにしました。6つのカテゴリカル変数が用意できました。次回のブログでクロス表を作成したいと思います。はてなブログPro主にクロス表(分割表)分析をしようかなと思います。R言語で1変数のデータ分析の練習。Total(総計)を例にして。R言語で基本統計量と変動係数(CV)を算出。民間土木が一番変動が少なく、民間非居住用が一番変動が大きい。年代も加えてもう一度R言語で回帰分析。R言語を使って、DI一致指数をDI先行指数とDI遅行指数で回帰分析をする。lm関数、gam関数、rpart関数を使って。各系列どうしの相関係数と散布図。CIとDICは相関関係が強い。月別アーカイブスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。