## 実習１−１：データから記述統計を作成する ```R= df = read.csv("宅地.csv") head(df) ``` ``` 基準地の１平方メートル当たり価格.円. 基準地の地積.m2. 1 65800 128 2 63400 143 3 69000 253 4 80800 151 5 77500 288 6 55200 215 基準地の鉄道その他の主要な交通施設との接近状況 ガス 下水 水道 鉄筋コンクリート造 鉄骨造 1 6000 1 1 1 0 0 2 700 1 1 1 0 0 3 5900 1 1 1 0 0 4 1300 1 1 1 0 0 5 900 1 1 1 0 0 6 2400 1 1 1 0 0 木造 ホテル 事務所 住宅 工場 店舗 銀行 1 1 0 0 1 0 0 0 2 1 0 0 1 0 0 0 3 1 0 0 1 0 0 0 4 1 0 0 1 0 0 0 5 1 0 0 1 0 0 0 6 1 0 0 1 0 0 0 ``` |変数名|説明| |---|---| |基準地の１平方メートル当たり価格.円.|１平方メートルあたりの価格| |基準地の地積.m2.|m^2単位の面積| |基準地の鉄道その他の主要な交通施設との接近状況|一番近い交通機関との距離(メートル単位)| |ガス 下水 水道|ガス設備、下水設備、水道設備のダミー| |鉄筋コンクリート造 鉄骨造 木造|建物の造成のダミー| |ホテル 事務所 住宅 工場 店舗 銀行|宅地の利用目的のダミー| > **実習問題**：次のコードを適用して、出てきた各変数の平均を解釈してください > [color=red] ```R= sapply(df, mean, na.rm=TRUE) ``` * 各変数名とその平均、そして解釈をここに書いてください。 群馬県の宅地の１平方メートルあたりの価格の平均は4万1543円です。 ## 実習１−２：回帰モデルとその解釈 ```R= model = lm("基準地の１平方メートル当たり価格.円. ~ .",df) summary(model) ``` > **実習問題**：上のコードを適用して、次の項目を全部答えてください。 >1. 各説明変数ごとの回帰係数の値と、$p$値を報告してください。 >2. 統計的に有意ではない説明変数はありますか？なかったらその理由を書いてください。 >3. 決定係数$R^2$の値を報告してください。モデルは十分な説明力を持っていますか？ >4. 木造の住宅はどれくらい価格が下がりますか？ >5. 一番近い交通施設との距離が1000m離れると宅地の価格はどれくらい変化しますか？ > [color=red] ## 実習2：働きがいの分析 ### 事前準備 [https://www.mhlw.go.jp/wp/hakusyo/roudou/19/dl/19-1-2-3.pdf](https://www.mhlw.go.jp/wp/hakusyo/roudou/19/dl/19-1-2-3.pdf) 上のリンクから労働経済白書のファイルをダウンロードして開いてください。pdfファイルを読みながら、次の実習問題に答えてください。 > **実習問題**：ワーク・エンゲージメント・スコアの定義を探して、説明してください。 > [color=red] 次の図は労働経済白書の第2-(3)- 16 図です。 ![](https://github.com/ChungWookyung/kg-econometrics/blob/main/2316.png?raw=true) > **実習問題**：図表は、回帰分析の結果です。結果を解釈してください。 > 1. 被説明変数は何ですか？ > 2. ①から⑥は全て違うモデルです。モデル⑥の各説明変数から被説明変数に対する影響を説明してください。 > 3. 労働経済白書の205ページから208ページまでを注意深く読んで、第2-(3)- 16 図の計量分析からどの意味が得られるかを議論してください。 > [color=red]