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。比率を1.0より大きいなら輸出超、1.0以下なら国内超という2つのファクタに変換して、クロス表分析をしたいと思います。このブログの名前がCross_Hyouなのに最近、全然クロス表分析をしていませんでしたからね。比率にするところまでをやります。"輸送機","窯業","化学工","化学除","石油","プラス","パルプ","繊維工")これで、「比率」という名前のデータフレームができました。ためしに、鉱工業の比率のデータを表示してみます。このような数値データをファクタに変換するには、cut関数を使います。c(0,1,2)というコマンドで、区分を表すベクトルを指定してから、cut関数を使います。labels=で2つのファクタに名前をつけます。2つのファクタになっているか、確認してみます。はい、うまくいきました。cut関数では、~より大きく~以下、というように区切られますので、一番初めのデータの1.000000は国内超に区分されます。この調子で残りの業種もファクタに変換します。して作成したファクタのデータを一番はじめの内訳表のデータのデータ番号、年、月と合体させます。summary関数で表示すると、年と月は数値データなので、平均値等が表示されています。これをfactor関数でファクタに変換します。このように年、月の度数が表示されています。数値データがファクタに変わりました。鉱工業ファクタのクロス表を作ります。おお~~2015年以降は全て、輸出超ですね。こんな感じでクロス表ができます。全ての業種のクロス表を作ります。して、全てのクロス表を作ったら、合計します。2008年、2009年、2012年などは国内超が多く、2015年以降は輸出超が多いですね。この年によって、国内超、輸出超の比率が違うのは統計的に有意かどうかをカイ自乗検定で確認します。chisq.test関数です。0.05ですから、年と国内超、輸出超の度数は関連があることがわかります。調整済み残差を表示します。絶対値が1.96以上の部分は有意な違いがる部分です。してみると、2010年、2013年、2014年は有意な差ではないですが、それ以外の年は国内超、輸出超のどちらかに偏っていて、それは有意な偏りであることがわかります。2015年からは輸出超が続いています。ここ数年の鉱工業生産の好調さは、輸出の恩恵ということですね。比率の推移をグラフにして見る。輸出と国内の比率を計算し、基本統計量を計算する。データのバラツキをヒストグラムにして見える化する。データの推移をグラフにして観る。データを分析してみましょう。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2変数のデータ分析の練習。Minkan(民間)とKokyo(公共)を例にして。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。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。