2008年08月04日
課題2終了
貸出約定平均金利
期間 76年1月~08年5月
Call:
arima(x = ty1, order = c(2, 1, 2), seasonal = list(order = c(1, 1, 1), period = 12))
Coefficients:
ar1 ar2 ma1 ma2 sar1 sma1
0.5786 0.2370 0.6585 0.0780 -0.0794 -1.000
s.e. 1.9459 1.6442 1.9536 0.8001 0.0523 0.045
sigma^2 estimated as 0.001744: log likelihood = 636.22, aic = -1258.43
期間 76年1月~08年5月
Call:
arima(x = ty1, order = c(2, 1, 2), seasonal = list(order = c(1, 1, 1), period = 12))
Coefficients:
ar1 ar2 ma1 ma2 sar1 sma1
0.5786 0.2370 0.6585 0.0780 -0.0794 -1.000
s.e. 1.9459 1.6442 1.9536 0.8001 0.0523 0.045
sigma^2 estimated as 0.001744: log likelihood = 636.22, aic = -1258.43
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2008年07月28日
課題1
① 採用した変数群
id 市町村名
x1 地域差指数総合
x2 地域差指数食料
x3 一人当たり県民所得
x4 県内総生産額対前年増加率
x5 県内総生産対前年増加
x6 財政力指数
x7 携帯電話
x8 パソコン所有数量
x9 第1次産業就業者比率
x10 保育所数
x11 労働災害発生の頻度
n= 47
node), split, n, deviance, yval
* denotes terminal node
1) root 47 8343055.0 2706.255
2) x6< 0.364 21 906765.8 2406.762
4) x8< 829 9 123516.0 2230.333 *
5) x8>=829 12 292998.9 2539.083 *
3) x6>=0.364 26 4031279.0 2948.154
6) x6< 0.599 19 645973.2 2803.211 *
7) x6>=0.599 7 1902702.0 3341.571 *
結果を見るとx6 財政力指数、0.364で二つのグループに別れ、一人当たり県民所得が低い
グループはさらにx8 パソコン所有数量829で高いグループ、低いグループに分けることができる。
パソコン所有数量829より低い県は9県で平均が2230、高い県は12県で平均が2539であった。
一人当たり県民所得が高いグループはx6 財政力指数0.559で高いグループ、低いグループに分けることができる。0.559より低い県は19県で平均は2803である。0.559より高い県は7件で平均は3342である。
id 市町村名
x1 地域差指数総合
x2 地域差指数食料
x3 一人当たり県民所得
x4 県内総生産額対前年増加率
x5 県内総生産対前年増加
x6 財政力指数
x7 携帯電話
x8 パソコン所有数量
x9 第1次産業就業者比率
x10 保育所数
x11 労働災害発生の頻度
n= 47
node), split, n, deviance, yval
* denotes terminal node
1) root 47 8343055.0 2706.255
2) x6< 0.364 21 906765.8 2406.762
4) x8< 829 9 123516.0 2230.333 *
5) x8>=829 12 292998.9 2539.083 *
3) x6>=0.364 26 4031279.0 2948.154
6) x6< 0.599 19 645973.2 2803.211 *
7) x6>=0.599 7 1902702.0 3341.571 *
結果を見るとx6 財政力指数、0.364で二つのグループに別れ、一人当たり県民所得が低い
グループはさらにx8 パソコン所有数量829で高いグループ、低いグループに分けることができる。
パソコン所有数量829より低い県は9県で平均が2230、高い県は12県で平均が2539であった。
一人当たり県民所得が高いグループはx6 財政力指数0.559で高いグループ、低いグループに分けることができる。0.559より低い県は19県で平均は2803である。0.559より高い県は7件で平均は3342である。
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2008年05月12日
課題5/12
Call:
lm(formula = log(y) ~ log(x))
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-0.59875 -0.24049 -0.09652 0.17194 1.09853
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 1.68098 0.05466 30.75 <2e-16 ***
log(x) 1.22283 0.06658 18.36 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Residual standard error: 0.3828 on 97 degrees of freedom
(1 observation deleted due to missingness)
Multiple R-Squared: 0.7766, Adjusted R-squared: 0.7743
F-statistic: 337.3 on 1 and 97 DF, p-value: < 2.2e-16
lm(formula = log(y) ~ log(x))
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-0.59875 -0.24049 -0.09652 0.17194 1.09853
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 1.68098 0.05466 30.75 <2e-16 ***
log(x) 1.22283 0.06658 18.36 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Residual standard error: 0.3828 on 97 degrees of freedom
(1 observation deleted due to missingness)
Multiple R-Squared: 0.7766, Adjusted R-squared: 0.7743
F-statistic: 337.3 on 1 and 97 DF, p-value: < 2.2e-16
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