日本の少子高齢化の地域差を解析: 秋田県と愛知県の年齢階級別人口

このQ&Aのポイント
  • 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が、地域によって差があるのではないかと思われる。
  • 秋田県と愛知県の「年齢 5 歳階級別人口」を取り上げ、高齢化指数と累積相対度数を計算し、比較することで、地域差があるかを調べる。
  • これにより、日本の少子高齢化の実態をより詳しく理解することができる。
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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. 0~4 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 80歳以上 秋田 41 48 54 55 49 59 65 61 68 77 91 95 75 79 81 70 78 愛知 354 366 349 378 443 511 618 541 478 418 459 568 486 402 329 242 276 excelを添付できなかったのでこれでお願いします…

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回答No.2

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")) #

tipo_1020418
質問者

お礼

本当に助かりました。 ありがとうございました>_<

その他の回答 (1)

  • hitomura
  • ベストアンサー率48% (325/664)
回答No.1

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/978-4-254-11781-3/

tipo_1020418
質問者

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

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