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今回も米国の古い時代のデータです。戦前(第2次大戦ですぞ。応仁の乱でもウクライナ戦争でもありませぬ)から戦後にかけての米国の消費支出のデータらしいです。戦後の「順調な拡大」が読み取れる一方、米国といってもまだまだエンゲル係数高そうな感じです。今と比べると大分様子が異なります。だいたいタバコが重要な支出となっているし。
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R言語所蔵のサンプルデータをABC順(大文字先)で端から眺めております。今回は1970年代の米国における事故死者の統計6年分です。前回に続き時系列データです。前回のガスの消費量に季節変動があるのは素直に納得できるのでありますが、事故にも季節変動があることが明らかな感じです。なぜ?
前回は1回だけPythonでの処理に行きましたが、今回はR言語でR言語所蔵のサンプルデータセットの処理に戻ります。今回のデータ自体は分かり易いと言えば分かり易いです。ビタミンCがモルモットの歯の成長に及ぼす影響についてのデータみたいです。でもねえ、このデータだけ見せられても、という感じ。処理はできるでしょうが。
前回、R言語所蔵のTitanicデータセットを処理。事故のデータなのであまり気色の良いものではないな、などと思っていたら、痛ましい海難事故発生。人間はそういうことに「因果関係」を感じてしまうものであり、私も例外ではないです。が、因果は無いのであります。そうしたら別口でTitanicデータをまた発見。何かあるのか?
R言語のサンプルデータセットをABC順(大文字先)で端から試してみています。今回は英国の交通事故のデータです。かなり古いシートベルトの着用が法制化される前後のもの。シートベルトの効果が分かる?時系列データで季節変動もあり、その中で法律の施行やら燃料費やらがどう影響を与えているのか処理せよと。 “データのお砂場(24) R言語、Seatbelts、英国における道路交通事故の死傷者数” の続きを読む
前回オレンジの木の幹の太さでしたが、今回は果樹園用?の農薬の効果の実験みたいです。「みたい」というのはどんな実験なんだか説明読んでもよく分からない、から。農業(農学)の知識のないものが、データを見ながら想像(妄想?)して処理をばいたしました。なんだかな~ ま、効果はある、濃ゆい方があるってことでええじゃないか。