www.crosshyou.infowww.crosshyou.info政府統計の総合窓口のデータや、OECDのデータを使って、Rの練習をしています。ときどき、読書記録も載せています。Unsplashwww.crosshyou.info今回は、Embarkedです。embarkという動詞は乗り込む、乗り出すという意味のようですので、乗り込んだ港ですかね。NAが何個あるかを確認します。NAは2個ありました。いうデータがあるかhead()関数で始めの数個のデータを見てみます。SやCやQなどアルファベット一文字のようですね。table()関数で度数を見てみます。Sが914で全体の半数以上なのですね。NAの2つもSだとみなしてしまいましょう。それではtrainとtestでのEmbarkedの比率を比べてみます。table()関数で度数表を作ってから、prop.table()で比率の表に変換します。trainのほうがSに集中していますね。カイ二乗検定でtrainとtestの度数分布に違いがあるのかどうか調べます。0.01442となっていますので、5%の有意水準でtrainとtestではEmbarkedの度数分布に違いが無いとは言えません。mosaicplot()関数を使いました。trainとtestで比率の違いがグラフになりました。それでは、このEmbarkedとSurvivedの関係を見てみます。Cの人が生存率が55.4%で一番高く、Sの人が33.9%で一番低いです。Sをベースにしたダミー変数を作って回帰分析をしてみます。EmbarkedがQなら1、そうでないなら0のダミー変数のemb_qとCなら1、そうでないなら0のダミー変数のemb_cを作りました。この2つを説明変数に、Survivedを被説明変数にして回帰分析をします。Interceptの係数、0.33901がEmbarkedがSの人の生存確率ですね。emb_qの係数のp値は0.382なので、EmbarkedがQの人とSの人では生存率に有意な違いは無いようです。emb_cの係数のp値が0.01よりもうんと小さいので、Sの人とCの人では生存率に有意な違いはあるようです。次回はwww.crosshyou.infoです。初めから読むには、www.crosshyou.infoです。Fareの分析、Fareは高いほうが生存確率は高い。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。5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。