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R で 自分 で 料理 tsクラスとか ~解析以前~ @manozo Tokyo.R#15 LT 2011.7.2
時系列データ 医療費でts <ul><li>データを取ってくる </li></ul><ul><li>ts()で読み込む </li></ul><ul><li>plot()で描く </li></ul><ul><li>aggregate () で集計...
1.データを取ってくる <ul><li>医療保険医療費データベース http ://www.mhlw.go.jp/bunya/iryouhoken/iryouhoken14/ </li></ul>
2.ts()で読み込む <ul><li># 頭に「医療費」(ヘッダー)等をつけてコピー! </li></ul><ul><li>iryo<-read.delim(&quot;clipboard&quot;) </li></ul><ul><li>i...
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3.plot()で描く(1) <ul><li>plot(iryo.ts) </li></ul>
3.plot()で描く(2) <ul><li>plot.ts(iryo.ts/10^8,ylab=&quot; 医療費(億円 )”) </li></ul>
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<ul><li>と表示される。 </li></ul>
RStudioで カーソルを置いて Ctrl+Enter で 順番にグラフ表示
あとは <ul><li>?ts , example(ts) で </li></ul><ul><li>日本語マニュアル 間瀬先生のページ http://www.is.titech.ac.jp/~mase/mase/html.jp/temp/ts....
これなーんだ? plotで
相関係数が高そうだ
わかりましたね! <ul><li>> cor(jisin[,c(2,3)]) </li></ul><ul><li>            震央北緯  震央東経 震央北緯  1.0000000   0.8262684 震央東経  0.826268...
データ http://wwwold.k-net.bosai.go.jp/k-net/news/ <ul><li>> head(jisin) </li></ul><ul><li>年月地震発生時刻       震央北緯 震央東経     震源深さ ...
コード <ul><li>plot(jisin[,c(3,2)],pch=20,cex=exp(jisin[,5])/1000) </li></ul><ul><li>abline(lm(jisin[,c(2,3)]),col=2,lwd=2) <...
<ul><li>謝謝!! </li></ul>
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医療費ts

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医療費ts

  1. 1. R で 自分 で 料理 tsクラスとか ~解析以前~ @manozo Tokyo.R#15 LT 2011.7.2
  2. 2. 時系列データ 医療費でts <ul><li>データを取ってくる </li></ul><ul><li>ts()で読み込む </li></ul><ul><li>plot()で描く </li></ul><ul><li>aggregate () で集計 </li></ul><ul><li>decompose()で分解 </li></ul><ul><li>ほか </li></ul>
  3. 3. 1.データを取ってくる <ul><li>医療保険医療費データベース http ://www.mhlw.go.jp/bunya/iryouhoken/iryouhoken14/ </li></ul>
  4. 4. 2.ts()で読み込む <ul><li># 頭に「医療費」(ヘッダー)等をつけてコピー! </li></ul><ul><li>iryo<-read.delim(&quot;clipboard&quot;) </li></ul><ul><li>iryo.ts<-ts(iryo,start=c(1984,4),freq=12) </li></ul>カンマは つけない。 つけると factor になってしまう。 月データ
  5. 5. iryo.ts/10^8 <ul><li>> iryo.ts </li></ul><ul><li>Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec </li></ul><ul><li>1984 10557.71 11306.57 11260.88 11376.03 11090.70 10812.69 11006.43 10598.94 10986.14 </li></ul><ul><li>1985 10378.23 10613.33 11569.43 11338.80 11689.51 11514.44 12240.31 11571.25 11173.00 11971.96 11669.81 12441.09 </li></ul><ul><li>1986 11236.23 11129.12 12192.33 12108.45 12612.13 12536.83 13012.20 12221.72 12287.41 12880.48 12113.75 13247.96 </li></ul><ul><li>1987 12369.94 12126.09 13260.18 12926.57 13106.65 13574.66 13857.15 13080.27 13107.84 13648.80 12907.37 13818.51 </li></ul><ul><li>1988 12743.85 13567.38 14654.44 13629.05 13555.95 14040.37 14212.21 14027.68 13686.12 14152.04 13994.08 14798.69 </li></ul><ul><li>1989 13695.80 13335.73 14866.04 14068.90 14745.66 15063.90 15109.09 14698.68 14532.23 15047.13 14664.50 15445.39 </li></ul><ul><li>1990 14545.26 14530.75 15982.70 14808.80 15594.33 15770.14 16060.61 15467.05 14742.47 16244.31 15370.76 15966.19 </li></ul><ul><li>1991 15126.91 15268.50 16806.37 16329.82 16581.91 16306.80 17309.49 16228.85 15684.62 17039.87 16497.59 16882.47 </li></ul><ul><li>1992 16085.71 16796.08 17519.73 17165.32 17461.09 18181.19 18684.83 17182.28 17470.62 18458.93 17432.94 18464.43 </li></ul><ul><li>1993 17496.26 17641.83 19613.63 18551.86 17891.41 18606.64 19287.44 18302.46 18410.16 18898.95 18679.21 19151.04 </li></ul><ul><li>1994 17914.03 17921.76 20122.73 19251.52 19041.07 19766.46 19898.87 19575.28 19097.75 19878.38 19732.79 20330.11 </li></ul><ul><li>1995 19693.23 19582.14 21931.91 19826.50 20545.39 20983.81 21020.23 20623.77 20355.63 21227.69 20766.39 21482.61 </li></ul><ul><li>1996 20079.60 20722.42 21703.43 21591.07 22098.29 21662.41 22980.69 21576.13 20975.37 22734.40 21710.05 22562.99 </li></ul><ul><li>1997 21687.93 21269.54 23421.50 22346.44 22773.76 22460.37 23066.45 22027.64 21415.17 22987.37 21218.62 22798.32 </li></ul><ul><li>1998 21540.42 21962.66 23645.98 22347.85 22324.87 23139.61 23511.85 22117.38 22228.00 23426.29 22328.86 23488.53 </li></ul><ul><li>1999 23013.20 22472.48 24796.29 23481.34 22689.26 23792.81 24143.79 23216.57 23000.08 23816.43 23748.53 24433.91 </li></ul><ul><li>2000 23444.42 24015.59 25644.39 22589.42 23383.35 23504.71 23493.78 23121.87 22580.90 23650.44 23174.27 24059.64 </li></ul><ul><li>2001 22248.01 22362.26 25216.50 23461.65 24243.29 24101.21 24252.62 23633.75 22609.46 25049.85 24169.00 24443.36 </li></ul><ul><li>2002 23203.67 23593.38 25364.28 23581.73 24010.28 23367.32 24783.52 23386.61 22837.58 24171.84 23576.56 24067.35 </li></ul><ul><li>2003 23741.27 23236.68 24993.05 23818.18 24390.09 23908.66 24842.61 23279.23 23655.01 25084.74 23151.41 25032.61 </li></ul><ul><li>2004 23914.41 23887.35 26092.49 24558.89 23534.02 24787.39 24946.31 23916.60 23738.49 24602.24 24783.27 25506.69 </li></ul><ul><li>2005 24063.24 24557.19 27577.77 25518.04 24845.97 25478.79 25372.87 25451.69 24529.13 25572.13 25679.58 26083.84 </li></ul><ul><li>2006 25143.80 24872.29 27278.90 24488.10 25556.79 25690.20 25406.05 25335.32 24689.96 25762.73 25496.45 26222.84 </li></ul><ul><li>2007 24833.43 24881.14 27535.07 25245.88 26367.70 26197.73 26399.79 25976.48 24435.99 27471.90 26458.77 26922.37 </li></ul><ul><li>2008 25730.43 26369.51 27747.18 26228.56 26444.49 26321.50 27354.50 25633.21 26062.38 27856.72 25952.29 27948.85 </li></ul><ul><li>2009 26797.78 26141.13 28562.58 27489.91 26603.42 27903.34 28356.12 26908.60 26757.52 28643.30 27247.95 28524.93 </li></ul><ul><li>2010 27082.45 26609.39 29838.19 28469.24 27612.42 28946.12 29136.95 28157.18 27734.19 28842.23 28940.41 29484.87 </li></ul>
  6. 6. 3.plot()で描く(1) <ul><li>plot(iryo.ts) </li></ul>
  7. 7. 3.plot()で描く(2) <ul><li>plot.ts(iryo.ts/10^8,ylab=&quot; 医療費(億円 )”) </li></ul>
  8. 8. 4.aggregate() で集計 <ul><li>年で集計したい </li></ul><ul><li>iryo.ts.agg<- aggregate (iryo.ts) </li></ul><ul><li>plot(iryo.ts.agg/10^12,lwd=2,col=2,ylab=&quot; 医療費(兆円) &quot;) </li></ul><ul><li>#4月スタートなのでちゃんと </li></ul><ul><li> 年度になる。 </li></ul>
  9. 9. 5.decompose()で分解 <ul><li>plot( decompose (iryo.ts)) </li></ul><ul><li>#observed プロット </li></ul><ul><li>#trend 全体の傾向 </li></ul><ul><li>#seasonal 季節変動 </li></ul><ul><li>#random 偶然変動 </li></ul>
  10. 10. data.frameでもOK! <ul><li>厚生労働省のページからエクセルに貼り付け </li></ul><ul><li>コピーして </li></ul><ul><li>iryo2<-read.delim(&quot;clipboard&quot;) </li></ul>
  11. 11. data.frameでもOK!(2) <ul><li>iryo2.ts<-ts(iryo2,start(1984,4),freq=12) </li></ul><ul><li>plot(iryo2.ts,col=1:6,lwd=2) </li></ul><ul><li>ts.plot(aggregate(iryo2.ts/10^12),col=1:6,lwd=2,main=&quot;aggregate&quot;) </li></ul><ul><li>ts.plot(aggregate(scale(iryo2.ts)),col=1:6,lwd=2,main=&quot;scale&quot;) </li></ul><ul><li>legend(&quot;topleft&quot;,colnames(iryo2.ts),pch=19,bty=&quot;n&quot;,col=1:6) </li></ul><ul><li># などとすると(次) </li></ul>
  12. 12. <ul><li>と表示される。 </li></ul>
  13. 13. RStudioで カーソルを置いて Ctrl+Enter で 順番にグラフ表示
  14. 14. あとは <ul><li>?ts , example(ts) で </li></ul><ul><li>日本語マニュアル 間瀬先生のページ http://www.is.titech.ac.jp/~mase/mase/html.jp/temp/ts.jp.html </li></ul><ul><li>参考 熊澤吉起「 R によるデータ解析入門」 2011. 1. 26 http://www.biwako.shiga-u.ac.jp/sensei/kumazawa/R/c2.pdf </li></ul>
  15. 15. これなーんだ? plotで
  16. 16. 相関係数が高そうだ
  17. 17. わかりましたね! <ul><li>> cor(jisin[,c(2,3)]) </li></ul><ul><li>            震央北緯  震央東経 震央北緯  1.0000000   0.8262684 震央東経  0.8262684   1.0000000 </li></ul>高い相関関係あり? 0.8 ≦ |r|
  18. 18. データ http://wwwold.k-net.bosai.go.jp/k-net/news/ <ul><li>> head(jisin) </li></ul><ul><li>年月地震発生時刻      震央北緯 震央東経    震源深さ </li></ul><ul><li>1 2011-06-23-06:51 39.9 142.5 20 </li></ul><ul><li>2 2011-04-23-00:25 37.2 141.3 20 </li></ul><ul><li>3 2011-04-12-14:07 37.0 140.7 10 </li></ul><ul><li>4 2011-04-11-20:42 36.9 140.6 10 </li></ul><ul><li>5 2011-04-11-17:16 36.9 140.7 10 </li></ul><ul><li>6 2011-04-07-23:32 38.2 142.0 40 </li></ul><ul><li>   マグニチュード 地震名 </li></ul><ul><li>1 6.7 岩手県沖の地震 </li></ul><ul><li>2 5.6 福島県沖の地震 </li></ul><ul><li>3 6.3 福島県浜通りの地震 </li></ul><ul><li>4 5.9 茨城県北部の地震 </li></ul><ul><li>5 7.1 福島県浜通りの地震 </li></ul><ul><li>6 7.4 宮城県沖の地震 </li></ul><ul><li>#K-NET で震度5弱相当以上が観測された地震のリスト </li></ul>Ruby とエディタ( xyzzy )でちょこちょこ整形
  19. 19. コード <ul><li>plot(jisin[,c(3,2)],pch=20,cex=exp(jisin[,5])/1000) </li></ul><ul><li>abline(lm(jisin[,c(2,3)]),col=2,lwd=2) </li></ul>plot() でも3つの数が 表現できる。 symbol() を使わなくても。 マグニチュードぽく K-NET で震度5弱相当以上が観測された地震
  20. 20. <ul><li>謝謝!! </li></ul>

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