e051118

  

課題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　実収入
x8　教育費
x9　第１次産業就業者比率
x10　高等学校卒業者の進学率
x11　スポーツの年間行動者率(10歳以上)

・各変数間の関係は図のとおりである


・分析結果
Ｘ１１：スポーツの年間行動者率(10歳以上)を目的変数として都道府県のスポーツ振興の度合いを見てみた。
情報化の要因として上にピックアップした変数全てをインプットしてみた。

n= 47

node), split, n, deviance, yval
* denotes terminal node

1) root 47 650.27910 63.50426
2) x6< 0.3925 26 287.84460 61.54615
4) x4< -0.15 7 67.13429 59.17143 *
5) x4>=-0.15 19 166.69160 62.42105 *
3) x6>=0.3925 21 139.32290 65.92857
6) x8>=138.25 7 14.24000 63.90000 *
7) x8< 138.25 14 81.87429 66.94286 *
> plot(regt,margin=0.1)

結果をみるとx６：「財政力指数」が０．３９２５で２つのグループに分かれ、その値以下では「県内総生産額対前年増加率」が０．１５でまた分岐した。結果、「県内総生産額対前年増加率」が０．１５以下の県ではスポーツ活動率がやく５９％、以上では６２％となった。
さらに、：「財政力指数」が０．３９２５以上では新たに「教育費」が約１３８で分岐し、その値以上ではやく６４％、高いところでは６７％となった。

こらから、財政力が高いほどスポーツを行い、さらに、教育費が低いほどスポーツを行うという結果がでた。
教育費と反対の動きになることから、都道府県が運動的福祉にお金をかけるか教育にお金をかけるかの違いが出たといえると考えられる。





課題②
・推計結果
arima(x = ty1, order = c(2, 1, 2), seasonal = list(order = c(1, 1, 1), period = 12))

Coefficients:
ar1 ar2 ma1 ma2 sar1 sma1
-0.1267 0.8282 1.3782 0.3828 -0.0716 -1.0000
s.e. 0.0693 0.0560 0.1053 0.0737 0.0528 0.0508

sigma^2 estimated as 0.001728: log likelihood = 638.83, aic = -1263.65

・予測図
  

・データ：貸出約定平均金利(地銀：短期)1976～２００８

・推計結果
arima(x = ty1, order = c(2, 1, 2), seasonal = list(order = c(1, 1, 1), period = 12))

Coefficients:
ar1 ar2 ma1 ma2 sar1 sma1
-0.1267 0.8282 1.3782 0.3828 -0.0716 -1.0000
s.e. 0.0693 0.0560 0.1053 0.0737 0.0528 0.0508

sigma^2 estimated as 0.001728: log likelihood = 638.83, aic = -1263.65

・予測図


  

２００８．7/１課題  

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