)W;����J���Dy*[W2�H�!j��1��@ %t �O�c�ں���\��U����E����hȆl��`���c(ˁ�r�{��[�P���Q������m�EЈC���g�},���&��>��!�I��3���������iuTI�-=��,g����s��r���.�`��l���C�T����Q%]&Kq�D�/'��k��J}U��VU�1"�4 wi��H6wda � �����X���l���_��"�!R� �8�*��� `_�2`�؋@I��#�)jȟ�LF5�mß�v�f�A}������z�^��t? (4) 将来の国際人口移動率（数）の仮定 が必要である。 ※ 平成18年推計では、(1)は国勢調査に基づく人口が用いられ、 (2)～(4)の仮定については、それぞれに関する統計指標の実績値 に対する人口統計学的な投影によって設定が行われた。 平成30年香川県人口移動調査報告 概要 目的. ビジネス、とくにマーケティングで広く活用されてる統計学は、エクセルを使えば、誰でも手軽に処理することができます。この記事では、代表的な統計処理を、エクセルの分析ツール、または関数を用いる方法に分けてご紹介します。 この方法はxとyの関係が直線的であると考えられる場合に有効です。直線が当てはめられないような場合には、この方法で予測しても意味がありません。 計算の対象になるのは、数値と数値を含むセルです。 2 推計の方法 (1) 推計の基本式 人口推計では，下に示すとおり，前年10月1日現在の人口を基準人口（推計の基礎 となる人口）とし，その後1年間（前年10月1日～当年9月30日）の自然動態・社会 将来人口を推計する方法です つまり\£過去5年間の人口動態が今後も続いたら 年後はこうなりますという考え方です逆に過 去5年間の人口動態が特殊な場合（大型住宅地の新設等）は補正作業等が必要になってきま す（今回の推計で補正はかけていません） 複数の変量から一つの変量を予測する重回帰分析は、複数の要因から売上、利益、要求性能を予測しなければならないビジネスパーソンにとって非常に重要なツールです。 算出方法は以前紹介しましたが、実際に使うにあたり一々手計算やエクセルで足し算引き算するのはとても大変です。 mandara操作マニュアルについて 基礎編（埼玉県内市町村別人口増減・人口密度の地図グラフ作成） 電話番号：0766-20-1539. 総務省統計局で作成している人口推計について掲載しています。人口推計では、国勢調査による人口を基に、その後における各月の人口の動きを他の人口関連資料から得て、毎月1日現在の人口を算出してい … 1 0 obj x��\K�,��������U��p80=�bb�feg�c����G�GOI��4 ���VI��W��L_�2��������>>��q�֯��0��������L���e��r2f����Ool����Oo?�3��o���>�m��I1[� ��e���ןݸ�n�n� v4@�r,�����h6KM���j���}��C���*����a�̴}�&�}ȸ�+�L�Jd�}��i��_����~�>��۷�ᛒ>���fp_ef9D_� コーホート変化率法とは、同年(または同期間)に出生した集団の5年間の人口増減を変化率としてとらえ、将来もその率が大きく変化しないものと推測し、0歳から4歳の子ども人口は、15歳から49歳女子人口との比率により推計する方法です。 これに伴い，2010年10月から2016年12月までの数値については，東日本大震災による補完推計の値も含め，比率を除き，新基準のベンチマーク人口に基づいて遡及又は補正した時系列接続用数値を別途算出 … 富山県高岡市広小路7-50. endobj 人口推計は、国勢調査による人口を基に、その後の各月における出生・死亡、入国・出国などの人口の動きを他の人口関連資料から得ることで、毎月1日現在の男女別、年齢階級別の人口を推計しています。また、毎年10月1日現在の全国各歳別結果及び都道府県別結果も推計しています。 endobj 全国初の住民基本台帳情報を活用した社会移動率計算を組み込んだ改良版（Ver.2.0）を作製しました。 2. <>>> ë�$��&�Ͷ� �U�$ǁ���g�Z�yj.U�� 3 0 obj %PDF-1.5 <>/ProcSet[/PDF/Text/ImageB/ImageC/ImageI] >>/MediaBox[ 0 0 595.32 841.92] /Contents 4 0 R/Group<>/Tabs/S/StructParents 0>> 統計学は、一見するとなんの法則も無いかのようなデータから、何らかの傾向を見つけるための学問です。その有用性から、ビジネス、とくにマーケティングでは広く活用されています。, 統計学には、複雑な計算が伴うため、使いこなせる人は多くないでしょう。しかし、エクセルを使えば、だれでも手軽に統計処理を行うことができます。, この記事では、代表的な統計処理を、エクセルの分析ツール、または関数を用いる方法に分けてご紹介します。, ばらつきのある複数の要素が集合したデータから、何らかの特徴を見出すための学問が統計学です。また、いくつかの標本を抽出・分析することで、実際には取得が難しい母集団の特徴を把握するためにも、統計学が活用されています。, 近年では、企業と顧客・消費者の間に多くの接点が生まれ、膨大なデータを企業が蓄積できるになりました。こうしたデータは「ビッグデータ」と呼ばれ、マーケティングにおける活用方法が模索されています。, 統計分析は、ビッグデータからマーケティング手法の策定につながるヒントを見出すためにも活用されている手法です。統計学については、「統計学入門！文系でもわかる基本知識とおすすめの勉強法」の記事で詳しく解説しています。, 統計分析では、専門的な分析ツールが活用されていますが、基本的な分析であれば、エクセルでも実施できます。, エクセルの統計分析において一般的なのが、「分析ツール」と「関数」を用いた方法です。以下では、統計分析で代表的な「相関分析」「回帰分析」「t検定」「分散分析」の4つを、分析ツールと関数を用いた方法にそれぞれ分けてご紹介します。, 実際に統計手法について学ぶ前に、エクセルで分析ツールを使う方法をご紹介していきます。あらかじめ、以下のような手順で分析ツールを読み込んでおきましょう。, 相関分析は、2つ以上の要素の変動が関連しているかどうか（相関性）を調べるための分析方法です。例えば「消費者の年齢層」と「商品の売り上げ」が関係しているかどうかや、「店舗の所在地」と「利益率」が関係するかどうか、ということを調べるために使われます。, ビジネスでは、相関分析によって、思わぬ要素が売上に好影響を与えると明らかになり、新たなマーケティングターゲットが見つかることも少なくありません。, 具体的に説明すると、相関分析は、要素間の相関係数を求めるための分析手法です。相関係数とは、2つの変量の関連性を示す指標です。-1～1の実数で算出され、1に近いほど、（正の）相関性が強い（1つの要素が増加すると、もう1つも増加する）ことを意味します。また、相関係数が-1に近いほど、負の相関性が強い（１つの要素が増加すると、もう1つは減少する）ことを示します。反対に、相関係数が0に近ければ相関性が弱い（2つの要素は互いに無関係）ということになります。, 算出された相関係数の値をどのように解釈するかは、目的にもよりますが、一般的に以下のような目安があります。, ただし、計算には表れない相関がある場合もあります。そのため、確認として、元データを座標上に記した「分布図」を用いて目視で確認することも大切です。, 「入力範囲」には相関関係を調べたい数値が入力されたセルの番号を、「出力先」には相関係数を出力したいセルの番号を入れてください。, 分析ツールを利用した相関分析について、さらにくわしく知りたい方は、「【相関分析】回帰分析との違いやエクセルでの分析、事例を紹介！」をお読みください。, ただし、CORREL関数で求められるのは、2つまでの要素の相関係数です。3つ以上の要素相関関係を調べる場合は、上述したデータ分析を利用する必要があります。, 回帰分析は、ある変数の変動から別の変数の変動を予測・説明するための分析手法です。説明・予測の対象となる変数を目的変数、予測するために用いる変数を説明変数と呼びます。説明変数が1つの場合は単回帰分析、2つ以上の場合は重回帰分析と呼ばれます。, 回帰分析を行うと「身長、腹囲、胸囲から体重を予想する」「宣伝費、生産数、リリースからの経過日数から売上を推測する」といったことが可能になります。根拠となるデータが出そろっていない場合も予測できるようになる点がメリットです。一方で、剰余変数の存在に注意しなければ、誤った推論になる可能性があります。剰余変数とは、説明変数以外で、目的変数に影響を与える変数のことです。例えば体重を予想する場合、男性の身長・腹囲・胸囲と体重の関係から立てた式では、女性の体重は求めづらいかもしれません。, 回帰分析についてより深く知りたい場合は、「回帰分析(単回帰分析)をわかりやすく徹底解説！」と「ビジネスでもさらに役立つ！重回帰分析についてわかりやすく解説！」をお読みください。, 「入力Y範囲」に目的変数の範囲を、「入力X範囲」に説明変数の範囲を指定し、「OK」をクリックしてください。, 重回帰分析の場合も大きな違いはありません。「入力X範囲」に、説明変数が入力されたセル全体を指定するだけです。, 回帰分析の結果としてさまざまな値が表示されていますが、以下では代表的な値の意味を簡単にご紹介します。, 重決定R2：重相関Rを2乗した値。1に近ければ説明変数で説明できる割合が多い。決定係数とも呼ばれる。, 関数で回帰分析を行う場合、単回帰分析と重回帰分析で、用いる関数が異なります。また、単回帰分析の場合は係数、切片、決定係数などでも、それぞれ用いる関数が違います。, 単回帰分析では、以下の関数を使います。それぞれの関数の用途と、引数として指定する値をご紹介しましょう。, 関数を入力するセルから縦に5行、横は説明変数の数に1を加えた列数の範囲を指定してください。, 続いてlinest関数を入力します。「既知のy」には目的変数yの範囲を、「既知のx」には説明変数xの範囲を指定しましょう。定数項を含める場合は「定数」に「TRUE」を、標準誤差・決定係数などを含める場合は「補正」に「TRUE」を入力します。, 「OK」をクリックすると関数が入力されますが、最初は左端のみに結果が入力されています。結果全体を表示させるためには、「Ctrl」キーと「Shift」キーを押しながら「Enter」を押して関数を入力してください。, t検定とは、ある仮説について正否を検討する「仮説検定」で用いられる手法です。母集団から少ないサンプルを抽出し、母集団全体の仮説の正否を検証できるため、さまざまなシーンで活用されています。工業製品の品質管理などで用いられることが多い検定です。, t検定については「統計の中でも最重要分野のひとつ、t検定について徹底解説！」と「エクセルでt検定を使おう！分析ツールを使った簡単な方法を紹介」でくわしく解説しています。, エクセルの分析ツールを用いてt検定を行う場合、「分析ツール」のボックスから「t検定：一対の標本による平均の検定」、もしくは「t検定：等分散を仮定した2標本による検定」を選択し、「OK」をクリックします。, このうち、前者は対応のあるデータ、後者は対応のないデータに対して使用する検定です。対応とは、2つのデータがペアになっているという意味です。例えば、営業チームAの4月の契約件数と5月の契約件数は対応しているといえますが、営業チームAの契約件数と営業チームBの契約件数は、対応しているとはいえません。, どちらも使い方に大きな違いはありません。対応がある場合は「変数1の入力範囲」に1つ目の条件での標本データを、「変数2の入力範囲」には2つ目の条件での標本データが入力されたセルを指定します。対応がない場合はそれぞれに、2つの標本データが入力されたセルを指定してください。指定が完了したら、「OK」をクリックしましょう。, なお、条件が2つの場合と3以上の場合では分析の設定が異なります。条件が3つ以上ある場合は、「分析ツール」ボックス内の「分散分析：繰り返しのない二元配置」を使用しましょう。, 結果を出力したいセルに「=T.TEST(条件1の標本データ範囲,条件2の標本データ範囲,2,1)」を入力しましょう。「2」は両側検定、「1」は「対応のある場合」という意味です。, くわしくは「エクセルでt検定を使おう！分析ツールを使った簡単な方法を紹介」をご覧ください。, 分散分析とは、3群以上のデータ、もしくは3つ以上の条件下で分類されたデータの母平均の差を検定するための分析方法です。クラスごとのテストの結果や、年間購入額のランクで分けた顧客の年齢など、幅広いシーンで母平均の差を検討するために活用されています。, 分散分析を行ううえで知っておかなければならないのが、「要因」と「水準」という2つの概念です。要因は値に変化を与える要素、水準は要因に含まれる項目を意味します。クラスごとのテストの結果に対して分散分析を行う場合、「クラス（組）」という要因のなかに「1組」「2組」「3組」など、クラスの数と同じ数だけ「水準」があることになります。, エクセルの分析ツールを用いて、2水準を持つ2要素で構成されたデータに対して分散分析を行う方法を紹介します。, 次に、「データ分析」のボックスから「分散分析：繰り返しのある二元配置」を選択し、「OK」をクリックしてください。, 「入力範囲」には列名や行名を含めたデータ全体を指定します。「1標本あたりの行数」には、このデータでは数学と英語でそれぞれ15個のデータがあるため、「15」と入力します。出力先を指定し、最後に「OK」をクリックしましょう。, たくさんの値が表示されていますが、まず注目すべきは「P-値」という値です。P-値は「帰無仮説が起こる確率」を意味します。分散分析においての帰無仮説とは「データ群の平均が等しいこと」であり、本データでは「クラス・科目別のテスト点数平均が同じこと」です。, 一般的な目安では、このP-値が5%以下であれば帰無仮説を棄却できると考えられています。本データでは、「平均点が等しいという仮説を棄却（否定）できる」ということであり、つまり「平均点の差がある」ということです。, 「標本」の横に表示されているP-値は横方向を比較したP-値、つまり本データでは数学と英語の点数を比較したP-値を意味します。0.66=66%であり、5%以上あるため帰無仮説を棄却できません。つまり、平均点の差が認められないということになります。, 「列」のP-値は縦方向のP-値、つまり本データでは1組の2組の平均を比較したP-値を意味します。こちらも5%以上になっており、差は認められません。, この記事では、エクセルを用いて代表的な統計処理を行う方法をみてきました。ご紹介した統計処理は、いずれもビジネスにおいて有用なものです。, 業務上で多くのデータに触れる方は、エクセル上での処理の仕方を身に付けてはいかがでしょうか。, マーケティングに関するバラバラになっている知識をいっきに「使いこなせる」レベルにまで引き上げることが可能です。, 初心者の方でもサイトの改善ができるような実践コース。分析を学んだことが無い人でも分かりやすいように、分析とは何か？から丁寧に説明します。, 『普遍的なSEOの本質』を理解し、毎日正しいSEO対策ができるようになるためのコースです！. endobj エクセルで過去のデータから将来の予測値を求める回帰分析の方法を二種類お伝えします。グラフの近似曲線を使う方法と、forcast関数を使う方法で将来のページビューの予測値をシミュレーションしてい … 東京都の人口（推計） 東京都の人口（推計）とは 5年ごとに行われる国勢調査の間の時点における各月の人口を把握するため、平成27年10月1日現在の国勢調査人口（確報値）を基準とし、これに毎月の住民基本台帳人口の増減数を加えて推計したものです。 stream この調査は、香川県人口移動調査規程（昭和51年6月29日告示第526号）に基づいて香川県内の人口及び人口移動状況を把握し、行政上の基礎資料を得ることを目 … d"c_CLρD!RDG��d��(p��1�x|N7 794�����D3RҦ�͟�? 2018年度の人口（平成31年3月31日時点の住民基本台帳の記載に基づく人口）を基準とし、2025年度（令和7年度）までの各年の推計を行いました。 推計方法 }S��i� ��Y0<=s].��g�5�v͛~��Q���f��f�]P�/"G�,��Ae�lɺ��'c�K��i2�ȵ���ae��.�j;������ ���*�`��z�Ш�����;}�=���>�( �[� \p�]�2$Fa( 娳~�s�{ ��}DGaS��k����c��?V����T��^[�i�DB6����;K���Ac�T�pfg#�}@d�]3y� h��V��Q�e�s��ǪP11�*�Iy`V%���n�>Q'�f����"��zۚ����HDz����D{_�����P��Ӿ�~�)jw�id�(,8����z� 本県を取り巻く社会環境の変化を適切に把握し、今後の施策立案に資することを目的に、平成25年3月に国立社会保障・人口問題研究所（以下、「社人研」という。）が公表した「日本の地域別将来推計人口」を踏まえながら、本県及び本県内市町の将来人口を推計しました。 社人研の推計をもとに、出生率、社会移動率を主な仮定値として、県は5ケース、市町は4ケースで推計を行いました。 1. 将来の推計人口は、「国立社会保障・人口問題研究所」という機関により国勢調査の結果を元に計算された結果が公開されています。 最新の推計結果はこちらのページで確認でき、2015年の国勢調査結果を元に2045年までの人口を5年ごとに計算した推計結果が公開されています。 公開されている推計結果には、日本全国の人口だけでなく都道府県別の人口も含まれます。 都道府県別の推計結果はこちらのページで確認できます。 さらに、「国立社会保障・人口問題研究所」のHPでは、推計結果だけでなく … ��Zgt�~j�^��`jm-[�� ��"_6�n�ٔk>IlQ�t�`@�K���^��]TS��g빞���Ȋ5_Y�г�Wܳ{��"[�a��0�~��>�zP�%$۵ �vf�5KN$���ܢ�ŭ�1d��R��b��t�Y�I��������>�r~�J��s�,�x/��t�j���w���⧺�Oaçٛ�.7bҳ���[f�t��Y�(�?���� >+���=V����%��p~S+��V쫊[�ᓭJ$`�R��`U>�qkЃ�8&�u �� の推計手法等を確立するため、要介護認定者数の推計方法に関する検討、および要介護認定者 数の施策反映方法の検討と手引きの作成を行った。 調査結果の概要を以下にまとめる。 ＜要介護認定者数の自然体推計の推計方法について＞ �tn�Ĝ��ƶ8q��gTv���eA]�(Յ��哖�a��Ȅ����^���|�LF��|� pL�a5���c���[��z�����>�}��+ 今回使用するデータは、統計学の時間（弊社の統計学についてのコンテンツ）の閲覧経験の有無と、統計学の試験勉強の時間を説明変数と、統計学の試験の合否を表す架空のデータです。 閲覧経験はダミー変数であり、0が「閲覧しなかった」ことを、1が「閲覧した」ことを表します。また、「試験結果」は0が「不合格」を、1が「合格」をそれぞれ表します。 このデータから、統計学の試験の合否を予測する次のような二項ロジスティックモデルを作成します。 未来を予測できる？ trend関数の使い方について説明します。未来を予測できるといっても、今までのデータから予測値を立てる関数なので使うにはある程度のデータが必要な関数になります。 trend関数の使… ��c�q"D�7`x�I=/H�w��UM!��:K��lW)�X��Jr%U�di���"�~@��Is1�2 � 2 0 obj （2）公的な人口推計に求められるもの（社会経済的要因との関係） 公的な将来推計人口は、国や地方自治体だけではなく、民間の団体や企業も含めた広 い分野で利用されるため、その推計方法は、客観的かつ中立な考え方に基づくものであ 須恵町 人口ビジョン 25 5. 患者調査は、病院及び診療所（以下「医療施設」という。）を利用する患者について、その属性、入院・来院時の状況及び傷病名等の実態を明らかにし、併せて地域別患者数を推計することにより、医療行政の基礎資料を得ることを目的とし、3年に1回実施しています。 4 0 obj エクセル等に入力された地域統計データを基にして地図グラフを作成するのに適しています。 谷謙二准教授によるmandaraのページ. 須恵町の将来推計人口 （1） コーホートによる須恵町の将来推計人口 1）推計方法 須恵町全体の将来推計人口を、下記に示すコーホート要因法（「社人研」発表値）とコー ホート変化率法（年齢5歳階級別）を用いて行なった。 �a �ܶ,n����\\Ȉ��ќ\5M)�SK��f���3�^�-tm����q���*�;��l5��53Egs��"��\3Ą�W�� k��図-&d����}�E���pY�(�7�#(�Rs5�8���-'ck�C���@�r���&��C����h���Zk�U4��k��P;�!�9y4/aQ6�P�t�e{�P)e �0���9B7`{| w�MLXo�)�plt���]op+�3��/���j�>����@�Z��?o� R���O�3d�Zb 1hE|]! 静岡県の … 向を基準となる20～24 歳人口に当てはめて計算することで、5 年後の25～29 歳人口が推計される。 コーホート法による人口推計の主な方法としては「変化率法」と「要因法」がある。 ＜コーホート変化率法による人口推計＞ 1．コーホート変化率法の概要 人口推計の方法 今回の推計で推奨される方法としては、「コーホート変化率法」と「コーホート要因法」の2種類がある。 ここでいう「コーホート」とは、同じ年（又は同じ期間）に生まれた人々の集団の … 小地域（町丁・字）を単位とした将来人口・世帯予測ツールのイメージ ＜人口ピラミッド＞ ＜総世帯数、高齢者が世帯主の単身・夫婦のみ世帯数＞ 0% 10% 20% 30% 40% 50% 0 200 400 600 800 1,000 1,200 1,400 1,600 1,800 2,000 総世帯数 高齢者世帯数 世帯割合(%) %���� 市長政策部都市経営課. <> <> (2) 人口 － 将来人口の予測 － (3) 地図にしてみましょう 4 おわりに 2 とりあえずやってみましょう －「散布図」から「主成分分析」まで － （1）グラフにしてみる 統計データは、普通、表として提供されて … !��[�t��{/&�4�4�=�%�mPQ��a�z� (s+f �. Ⅲ 推計方法の概要 日本の将来推計人口における推計方法は、これまでと同様にコーホート要因法を基礎としている。コーホート要因法とは、年齢別人口の加齢にともなって生ずる年々の変化をその要因（死亡、出生、および人口移動）ごとに計算して将来の人口を求める方法である。 ファックス：0766-20-1670
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