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桃栗三年柿八年などと申しますが、このデータを見るとオレンジの木は4~5年くらいでそこそこの太さまで生育するように見えます。しかし、「木の幹の太さを測る」、データの解析以前にいろいろあるようです。米国と日本で測る高さが違う?それどころか日本国内でも北海道と本州以南では違う?いろいろあるのね。
デバイス作る人>>デバイス使う人>>デバイスおたく
第16回でヒューロン湖の水位変動データを扱ってみましたが、今回はナイル川の水量データです。1871年から1970年までの100年間のものです。その最大水量1370×108立方m/yearとな。エジプト南端のアスワンでの値のようです。そういえば1970年、アスワン・ハイ・ダムの完成の年らしいです。
前回に続き、今回も時系列データです。北米大陸の巨大な湖、ヒューロン湖の水位のデータ。前回4半期毎の季節変動をトレンドと分離できたので、今回もその手か、と思ったのですが違いました。1年1点のデータであるので季節変動などはありません。長い目でみた長期のトレンドを探れということみたい。
前回につづき今回も因子分析(factor analysis)です。わけわからないまま手を動かしてグラフにしています。データセットは「シカゴの郊外の中一、中二くらいの生徒さん145名分の24種の心理学テストの結果」の分散共分散行列みたいです。今回は、分けわからないまま promax回転とな。
前回は線形モデル・単回帰でしたが、今回はクロス集計です。基本かつ王道のデータ処理で良い感じです。クロス集計に威力を発揮?するらしいmosaicplotを使ってみます。色を付けないと地味だけれども、色を付けるとかなりカッコよいです。ターゲットとするデータは、髪と目の色とな。
前回はデータフレームだったですが、今回は久しぶりに時系列データ、それもマルチプルなやつ、に戻ります。ggplotのお陰で美麗なグラフを描けるようになったので今回も適用っと思ったら、時系列データには直接作用できないみたい。要変換ってことか。それにしてもスイスってEUじゃなかったろ~、気になる。
前回、美麗なグラフが描けるようになって喜びましたが、今回は「またしても」なんだか分からないデータに遭遇です。ELISAアッセイ?人工無能なイライザ様なら遥か昔にお付き合いしたことありますが、皆目見当もつきません。抗原とか抗体を酵素反応を利用して調べるためのものみたい。それをまたしても非線形回帰分析せよ、と。