全体に対する比率の増減でクロス表を作成し、Fisherの正確確率検定をする。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。全体に対する比率の増減でクロス表を作成し、Fisherの正確確率検定をする。今回は社会保障費用統計データを使って、全体に対する比率を算出し、その増減をカテゴリカル変数にしてクロス表分析をしたいと思います。CSVファイルに保存してあるデータをread.csv関数で呼び出し、summary関数をつかってどんなデータか見てみます。全部の列が数値データで、2列目が総額で、3列目以降が総額の内訳です。総額に対する比率のデータを作ります。この増減を計算するには、diff関数を使います。diff関数はデータフレームでは動かないようなので、まず、as.matrix(DataP)としてデータフレームをマトリックスに変換してからdiff関数を適用します。高齢の1列目は、1.23ですが、これは1981年の30.40から1980年の29.17を引いた値です。1列目の年度の列はいらないので、削除して、行名を付与します。これで、0以上を"増加"、0未満を"減少"とカテゴリカル変数にしてみましょう。as.data.frame関数でマトリックスになっていたDataDをデータフレームに変換します。ifelse関数で>=0のデータは、"増加"、そうでないデータは、"減少"に変換しています。して変換したデータをcbind関数で一つのデータフレームとしてまとめて、summary関数でそれぞれのデータ項目について増加、減少の度数を算出しています。増加のほうが多いのは高齢と住宅のみで他の項目は減少のほうが多いです。クロス表を作成してみます。table関数を使います。高齢Cと遺族Cは関連があるのかどうか?フィッシャーの正確確率検定で確かめましょう。高齢Cと遺族Cは関連がない、という帰無仮説を棄却できません。高齢と障害に関連性は無い、という帰無仮説を棄却するまでにはいたりませんでした。高齢と保険には関連性は無い、という帰無仮説を棄却できません。高齢と家族に関連性は無い、という帰無仮説を棄却できません。高齢と労働には関連性は無い、という帰無仮説を棄却できません。高齢と失業には関連性は無い、という帰無仮説を棄却できません。高齢と住宅に関連性は無い、という帰無仮説を棄却できません。高齢とその他には関連性は無い、という帰無仮説か棄却できませんでした。以上の分析から、高齢の費用の比率の増減はそれ以外の項目の費用の比率の増減とは関連性が無い、ということがわかりました。全体に対する比率の増減でクロス表を作成し、Fisherの正確確率検定をする。fisher.test関数)。...今回は前回に引き続き、建設総合統計でクロス表分析です。2つのデータの分布の違いを検定する。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。