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。前回の分析では、地域によって発注者の割合に違いがあることがわかりました。今回は月によって、具体的には、4月、5月、6月で発注者の割合に違いがあるのかをみてみようと思います。データをread.csv関数でR言語に読込ませます。4月の建設出来高を発注者別に集計します。tapply関数です。同じようにして、5月、6月の建設出来高を発注者別にまとめます。各データをひとまとめにして、マトリックスを作成します。matrix関数です。このままでは行名、列名がなくてわかりにくいので、行名と列名をつけます。割合がわからないので、割合の表に直します。prop.table関数です。この表を見る限りでは、月による発注者の割合に違いは無さそうな感じですね。カイ自乗検定をしてみます。chisq.test関数です。月と発注者に関連性は無いという帰無仮説は棄却されます。調整済み残差を表示して、どこが有意な箇所かみてみましょう。調整済み残差は、絶対値が1.96以上の箇所が有意だということになります。プラスのところに着目すると、その他は6月に公団などは4月と5月に、国は5月と6月に市区町村は4月と月に、地方公営企業は5月に、都道府県は4月の比率が高くなります。いうことで、月によって発注者の比率が違うことがわかりました。輸出と国内の比率を計算し、基本統計量を計算する。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。