hamori2009_2

2012-06-04T23:40:48+09:00

羽森2009　2-4を別年次で再現

x <- read.table("JPN_C_RGDP_9410.csv",sep=",",skip=1);x

y <- x[,3]#RGDP
z <- x[,2]#C
y <- log(y)
z <- log(z)

y;z;l=z~y;l#線形の関係
plot(l);ans1=lm(l);print(ans1);abline(ans1)
summary(ans1)

（参考文献）

羽森（2009）第二章

アメリカ恐慌

2012-06-04T23:02:35+09:00

1.仙台市のデータ

http://www.city.sendai.jp/kikaku/seisaku/toukei/toukeijihou/special_edition/215/sp2/h_3.html

x <- read.table("us_gnp_u_29-40.csv",sep=",",skip=1);x

y <- x[,5]#U
z <- x[,4]#GNP

y;z;l=z~y;l#線形の関係
plot(l);ans1=lm(l);print(ans1);abline(ans1)
summary(ans1)

ｆ分布002

2011-07-09T00:26:50+09:00

#出典：東京大学教養学部統計学教室[2007],p231,練習問題11.5より作成
#（１）x1とx2の平均の差の信頼係数95％（p231）
#（２）ふたつの母平均は異なるか。またx1のほうが大きいか（p243あたり参照）
#（３）母分散は等しいか

#(1)-(2)はt分布003参照
#(3)
#分散の比F

x1=c(7.97,7.66,7.59,8.44,8.05,8.08,8.35,7.77,7.98,8.15)
x2=c(8.06,8.27,8.45,8.05,8.51,8.14,8.09,8.15,8.16,8.42)

m1 = mean(x1);v1 =var(x1);n1=length(x1);df1=n1-1
m2 = mean(x2);v2 =var(x2);n2=length(x2);df2=n2-1

s1= sum((x1-m1)^2)/(n1-1)
s2= sum((x2-m2)^2)/(n2-1)
F= s1/s2
#　F分布

# F1<F<F2であれば帰無仮説を棄却しない
#以下は有意水準５％

F1 = qf(0.95,n1-1,n2-1);F1
F2 = qf(0.05,n1-1,n2-1);F2
#もしくは…
var.test(x1,x2)

関連：www23.atwiki.jp/waseda2bun_r/pages/79.html　t分布003

t分布003

2011-07-09T00:21:08+09:00

練習問題

出典：出典：東京大学教養学部統計学教室[2007]

問題A

#出典：東京大学教養学部統計学教室[2007],p252,練習問題12.1より作成
#x1は製品の重さである。
#母平均は100（g）としてよいか。有意水準5％で検定せよ
#解法1
x1=c(101.1,103.2,102.1,99.2,100.5,101.3,99.7,100.5,98.9,101.4)
m1 = mean(x1);v1 =var(m1);n1=length(x1);df1=n1-1
#　95%信頼区間
t1 = qt(1-0.05/2,df1);t1 #統計量
u1 = (1/(n1-1))*sum((x1-m1)^2)
T1 = m1-t1*sqrt(u1/n1)
T2 = m1+t1*sqrt(u1/n1)
T1;T2
#解法2＝もっと簡単にする方法
t.test(x1)

問題B

#出典：東京大学教養学部統計学教室[2007],p252,練習問題12.2より作成
#x1は男性の賃金、x2は女性の賃金である（単位：千円）。
#（１）賃金格差の検定をせよ（母分散は等しい、有意水準５％）
#（２）母分散は等しいと仮定せず同様の検定
#（３）母分散は等しいか？有意水準１％

#（１）
x1=c(154,183,165,174,189,172,150,157,179,165)
x2=c(142,159,160

t分布002

2011-07-08T17:36:57+09:00

t検定

#母分散が未知＝t分布
#　（１）簡単にする方法

#　参考　赤間・山口[2006],p109-110

#平均が50のデータ・正規分布の乱数100個を発生
x1 = rnorm(100,50,1);x1
t.test(x1)

x2 = rnorm(100,50,10);x2
t.test(x2)

#平均が50のデータ・正規分布の乱数10000個を発生

x3 = rnorm(10000,50,1);x3
t.test(x3)

x4 = rnorm(10000,50,10);x4
t.test(x4)

#　（２）定義にしたがい導出
# 基本データ
m1 = mean(x1);v1 =var(m1);n1=length(x1);df1=n1-1
#　95%信頼区間
t1 = qt(1-0.05/2,df1);t1 #統計量
u1 = (1/(n1-1))*sum((x1-m1)^2)
T1 = m1-t1*sqrt(u1/n1)
T2 = m1+t1*sqrt(u1/n1)
T1;T2

TSA015

2010-11-25T22:27:10+09:00

data <- read.table("87-98and98-2007iip_kikai.csv",sep=",",skip=1,header=FALSE)

#設定

iip98 <- data[,4]
kikai98 <- data[,3]
iip87 <- data[,8]
kikai87 <- data[,7]

kikai87 <- log(kikai87)
kikai87 <- log(kikai98)

#0を取り除く
iip98 <- iip98[!is.na(iip98)]
iip87 <- iip87[!is.na(iip87)]
kikai98 <- kikai87[!is.na(iip98)]
kikai87 <- kikai87[!is.na(iip87)]

#ca <- ifelse(is.na(a), 0, a)
# NA を 0 に置き換える

#時系列にする
ts.iip98 <- ts(iip98,start=c(1998,1),frequency=12)
ts.kikai98 <- ts(kikai98,start=c(1998,1),frequency=12)
ts.iip87 <- ts(iip87,start=c(1978,4),frequency=12)
ts.kikai87 <- ts(kikai87,start=c(1978,4),frequency=12)

#(1)iip98andkikai98
#単位根
adf.test(ts.iip98)
PP.test(ts.iip98

grangertest001

2010-11-15T15:51:50+09:00

国際比較003

2010-11-04T12:26:31+09:00

#data <- read.table("C:/tochnex3.csv",sep=",",skip=2,header=FALSE)

data <- read.table("tochnex3.csv",sep=",",skip=2,header=FALSE)
ts.data <- ts(data,start=c(1999),frequency=1)
tyoku <- ts.data[,2]
kougyou <- ts.data[,3]
shion <- ts.data[,9]
hitai <- ts.data[,13]
tai <- ts.data[,15]

#ぷらすになっているもの

max1　<-　max(kougyou,hitai,tyoku)
min1　<-　min(kougyou,hitai,tyoku)
ttl1　<-　"日本の対中国貿易　品目ごとの輸入額-輸出額の推移"
yl="単位：１０００ドル"
plot(hitai,ylab=yl,ylim=c(min1,max1),lty=1,main=ttl1)
lines(tyoku,lty=2);lines(kougyou,lty=3)
hanrei1 <- c("非耐久消費財","食糧・直接消費財"," 工業用原料")
legend(locator(1),legend=hanrei1,lty=c(1,2,3))

#マイナスのもの
max2　<-　max(shion,tai)
min2　<-　min(shion,tai)
plot(shion,ylab=yl,ylim=c(min2,max2),lty=1,main=ttl1)

lines(tai,lty=2

TSA014

2010-11-19T22:58:43+09:00

・国内のみ

data <- read.table("iip_kikai.csv",sep=",",skip=1,header=FALSE)
ts.data <- ts(data,start=c(1978,4),frequency=12)#log
plot(ts.data)
iip <- ts.data[,3]
zen <- ts.data[,4]
seizou <- ts.data[,5]

M <- max(iip,zen,seizou)
m <- min(iip,zen,seizou)

plot(iip,col=1,ylim=c(m,M))
lines(zen,col=2);lines(seizou,col=3)
hanrei <- c("IIP","受注（全体）","受注（製造業のみ）")
legend(1988,140,legend=hanrei,col=c(1,2,3),lty=1)#落ち込んでそうな時期に凡例

bunkai1 <- decompose(iip,type="multiplicative");plot(bunkai1)
bunkai2 <- decompose(zen,type="multiplicative");plot(bunkai2)
bunkai3 <- decompose(seizou,type="multiplicative");plot(bunkai3)

tr1 <- bunkai1$trend
tr2 <- bunkai2$trend
tr3 <- bunkai3$trend

ttl <- "trendの比較"
yl <- "2005.03=100"
plot(tr1,co

ロジット001

2010-10-30T02:00:20+09:00

waseda2bun_r @ ウィキ