データ分析 2022年度 レポート課題

大事な事柄

Google Classroom 上の Data2022 コースの「レポート課題」

データ

ひとによって対象とすべきデータが異なります. 自分がどのデータを使うべきかは, Classroom の課題Aの「データ割当表」というスプレッドシートで確認できます.

データ1 「年齢階級別給与額」

政府統計の総合窓口(e-Stat) https://www.e-stat.go.jp/ から「賃金構造基本統計調査」という統計調査のデータを入手し,年齢と給与額の関係を回帰分析で調べよう.

データ入手法

  1. 「賃金構造基本統計調査」へ https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00450091&tstat=000001011429
  2. 「■令和3年賃金構造基本統計調査」の中の「一般労働者」の中の「産業大分類」をクリック
  3. 「表番号1」の「EXCEL閲覧用」をクリックして Excel ファイル (1-1-1)aa1n11.xlsx を入手
  4. 入手したファイルを Microsoft Excel で開き,「産業計」シートが選択されている状態で,「ファイル」>「名前を付けて保存」. 「ファイル形式」として「CSV UTF-8 (コンマ区切り)(.csv)」を選択して保存(UTF-8でない方を選ぶと文字コードが違うせいでインポートした際に文字化けします).

※ 上記の手順の代わりに,Excel ファイルを直接インポート(全てのシートがインポートされる) → 「産業計」シートを使う,とすることもできます.

データの扱い方

余談

データ2 「極域の海氷域面積の変化」

気象庁のサイト https://www.jma.go.jp/jma/index.html から1979年から2021年までの極域の海氷域面積のデータを入手して回帰分析しよう

余談: \( 0 = ax+b \) を解くと,北極域の海氷域面積の最小値が 0 になってしまう年の推定値が出せますね.

データ3 「駅からの所要時間 vs 家賃額」

「データ分析」のサイト https://www-tlab.math.ryukoku.ac.jp/wiki/?Data/2022 から家賃のデータを入手して回帰分析しよう

課題A

レポート課題A データを入手して回帰分析しよう

課題B

レポート課題B 分析した内容をレポートにまとめよう

Google Classroom 上のこの課題のドキュメントに必要な情報を書き込んでレポートに仕上げましょう.

内容に関する注意

次のような内容を含めること.ex11練習2 も参考になるかもしれません.

「レポート」ですので,考察としては,データと分析結果から科学的・論理的に導かれることだけを書きましょう.感想や憶測を書くのはやめましょう.

書き方に関する注意

おまけ

おまけ09 自分で見つけたデータを回帰分析してみよう


トップ   新規 一覧 検索 最終更新   ヘルプ   最終更新のRSS