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。R言語のdplyrパッケージを利用してデータ操作の練習その2データ分析www.crosshyou.infoの続きです。今回も引き続き、dplyrパッケージを利用してデータ操作の練習をしてみます。CSVファイルにあるデータをread.csv関数で呼び出し、summary関数で基本統計量を算出します。tidyverseパッケージを呼び出します。前回のブログでは、summarize関数、filter関数、arrange関数、select関数を使ってみましたので、今回はmutate関数を使ってみたいと思います。mutate関数は既存の列に関数を適用して新しい列を追加します。「行政職第1」と「行政職第2」を合計して「行政職合計」を追加してみましょう。いう作業用のデータフレームを作成し、select関数で作業に必要な「行政職第1」と「行政職第2」だけをこのdata_sub1に格納し、mutate関数で「行政職合計」という列を作成し、head関数ではじめの6行を表示しました。%>%はパイプと呼びます。「そして」というような意味で使うらしいです。詳しく勉強していないのでわかりません。このdata_sub1のデータフレームでは、1行目が男性で2行目が女性の人数でした。この男性と女性を合計した値を作成できないでしょうか?lead関数もしくはlag関数でチャレンジしてみます。2行目、4行目、6行目、8行目が男女合計ですね。奇数の列はいらないんですよね。それぞれの値をNAに置き換えました。男女合計ができましたから、「女性比率」を作成しましょう。round関数を使って小数点以下2桁にしていますが、女性比率は19.71%、18.72%、19.37%、20.07%と年々上昇していますね。平成27年の17.91%と30年の20.07%が統計的に有意な差があるのかどうか検定してみます。クロス表を作成します。matrix関数で直接値を入力して作成します。prop.table関数で比率を計算します。それでは、この男女の比率の違いが統計的に有意なものかどうかカイ自乗検定で検定します。男女比の違いは統計的に有意だということですね。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。