Ｒ分析

近年の日本では，少子高齢化が進んでいるといわれている．しかし，それには地域差があるのではないかと思われる．そこで，一例として，秋田県と愛知県の「年齢 5 歳階級別人口」(国勢調査による平成 17 年 10 月 1 日現在の数値；単位は千人) を取り上げて，解析してみよう．
(1)「65 歳以上の人口が県全体の人口の中で占める割合」を「高齢化指数」とする定義がある．この定義に従って，両県の高齢化指数を計算せよ．
(2) 上記の指数には，「少子化」の程度が反映されているとはいえない．少子化の程度も反映されるものとして，累積相対度数が考えられる．そこで，両県の人口分布の累積相対度数を求め，図示せよ．これらを比較して，どのようなことがわかるか述べよ．


0～45～910～1415～1920～2425～2930～3435～3940～4445～4950～5455～5960～6465～6970～7475～7980歳以上
秋田4148545549596561687791957579817078
愛知354366349378443511618541478418459568486402329242276

ｅｘｃｅｌを添付できなかったのでこれでお願いします…

No.1 回答者： hitomura 回答日時： 2015/01/18 15:04

問題文の一部で検索したところ、あなたの質問というか問題は朝倉出版から刊行されている『シリーズ 基礎数理講座 6 Rで学ぶ統計解析』の演習問題 2.7 とお見受けします。

これで間違いありませんか。
下記の同書ページから問題解答および問題データがダウンロードできますが、Excel データとしてこれを参照すればよろしいのですね。
http://www.asakura.co.jp/books/isbn/978-4-254-11 …

この回答へのお礼

そうです！
いろいろと不足ばかりで申し訳ありません。
よろしくお願いします

お礼日時：2015/01/18 15:23

No.2 回答者： kamiyasiro 回答日時： 2015/01/19 19:50

別項で、問題文が読めればお役に立てると書いた者です。

スクリプトを書きましたので、コピペして実行して下さい。
描画の一時停止を入れていますので、プロット窓のどこかをクリックして下さい。

#
# 高齢化指数の問題
#
label <- c("0-4","5-9","10-14","15-19","20-24","25-29","30-34","35-39","40-44","45-49","50-54","55-59","60-64","65-69","70-74","75-79","upper80")
p <- NULL
p$akita <- c(41,48,54,55,49,59,65,61,68,77,91,95,75,79,81,70,78)
p$aichi <- c(354,366,349,378,443,511,618,541,478,418,459,568,486,402,329,242,276)
akita.aged <- round(sum(p$akita[14:17])/sum(p$akita)*100,digit=1)
aichi.aged <- round(sum(p$aichi[14:17])/sum(p$aichi)*100,digit=1)
p$akita <- p$akita/sum(p$akita)*100
p$aichi <- p$aichi/sum(p$aichi)*100
p <- data.frame(p)
names(p) <- c("akita","aichi")
#
# 人口ピラミッド
#
par(mfcol=c(1,2))
barplot(p$akita,names=label,horiz=T,las=1,xlim=c(0,10),col=cm.colors(nrow(p)-4),main="akita",xlab="ratio(%)")
barplot(p$aichi,names=label,horiz=T,las=1,xlim=c(0,10),col=cm.colors(nrow(p)-4),main="aichi",xlab="ratio(%)")
#las:0(デフォルト,軸に平行),1(x軸,y軸とも水平),2(x軸,y軸とも軸に垂直),3(x軸,y軸とも垂直(半時計回りで90度回転))
par(ask=T)
#
# 比率と累積比率
#
par(mfrow=c(2,1))
barplot(as.matrix(p),horiz=T,col=cm.colors(nrow(p)-4),xlab="ratio(%)",las=1,main="intercomparison")
legend(78,1.2,legend=c(akita.aged),bty="n")
legend(78,2.4,legend=c(aichi.aged),bty="n")
# 本来ならtextで記入すべきところだが、凡例の方が使いやすいから凡例で書く
psum <- apply(p,2,cumsum)
matplot(psum,type="S",lty=c(1:2),las=2,xaxt="n",main="cumulative ratio")
abline(v=14,col="blue",lwd=2)
axis(1,at=seq(1:nrow(psum)),lab=label,las=3)
legend(1,100,legend=names(p),lty=c(1:2),col=c("black","red"))
#