|
xcampus.jp
|
XCAMPUSトップ（ログイン） | XCAMPUS一般事例 | XCAMPUS xbrl | XCAMPUS構文解説 |
|
xcampus.jp
|
XCAMPUSトップ（ログイン） | XCAMPUS一般事例 | XCAMPUS xbrl | XCAMPUS構文解説 |
第 1４章
書式($3 in $$g)例１
書式（$3 in $$g）例１の出力結果
書式($3 in $$g)例２
書式（$3 in $$g）例２の出力結果
変量分析セクション（$$v）内で変量記号を割り当てられたり，種々の変数変換や回帰分析の過程で作成された諸変量のうち，３変量間の関係をみるための３次元図を描く．回帰平面や対数回帰曲面などの関数面を複数描いたり，散布点を英数字で表示して時点や個体を識別することができる．また３次元図を最大６枚重ね合せた図を作成することもできる．
xcampusの３次元図の特徴は散布点識別のみならず，重ね合せの際には散布点を○や□でマークしたり，散布点同士を線で結んだりして異時点比較や業種間比較が可能な工夫にある．３次元図の具体的な事例については，斎藤清『経済・経営・会計系のグラフィックス・システム』（晃洋書房，1995）に多数掲載されているので参照されたい．
本ページの書式例参照プログラムはWeb版xcampusの場合は各大学のWeb版のプログラム事例として収録され，クリック１つですぐに実行できる．Windows版の場合は，xcampusの［ファイル］メニューの［開く］をクリックして，xcampusの見本プログラム群の[rffmtprg]フォルダに収録されている．UNIX版xcampusの場合は，コマンド xccp を入力することによってプログラム一覧が表示される．
３次元図（$3） 変量分析（$$v）で変量記号を割り当てられたり，新規に作成された諸変量のうちの３変量について３次元図を描く．
散布図には１形式のコマンドと，２形式のパラメータが用意されている．
３次元図（3 dimensional scatter diagram）コマンドは次の形式をとる．
| $3 |
３次元図を指示するパラメータは，上述の「$3」コマンドに続いて，次の形式で記述する．
書式($3 in $$g)例１
書式（$3 in $$g）例１の出力結果
書式($3 in $$g)例２
書式（$3 in $$g）例２の出力結果
１゜ ２゜ 3゜ 4゜ 5゜ 6゜ 7゜ 8゜ 9゜
| □☆□☆□☆□，□，…，☆ |
ブランク行
変量分析セクションの回帰分析の書式（$r in $$v）例１ のグラフ付近の再掲である．
グラフ・セクション（$$g）の表示範囲（$d）コマンド，プロット（$p）コマンド，散布図（$c）コマンドの個所の説明は省略する．３次元図（$3）コマンドのパラメータ行で，縦軸にY変量，横軸にU変量，奥行軸にV変量，散布点識別に文字列変量P，関数の係数ベクトルにF変量を指示している．
なお，各変量は直前の変量分析セクション（$$v）で作成されている．変量Uは２期前の百貨店販売額変化率Xｔ−２，変量Vは民間最終消費支出変化率Yの前年の値Yｔ−１を意味している．係数ベクトル変量Fは，回帰（$r）コマンドの中の
F,@"*,Y=(X2,Y1)
のパラメータで作成され，ベクトルFの第１要素は，1番目の説明変数X2（X変量の２期のタイムラグ変量）の回帰係数推定値，第２要素は，２番目の説明変数Y1（Y変量の１期のタイムラグ変量）の係数推定値，第３要素は，定数項推定値が入る．係数ベクトルの記述については，「変量分析セクション：回帰分析」の章の回帰係数変量作成型パラメータの説明を参照されたい．
| $r //回帰分析コマンド △,run,Y=(X) //単回帰の計算処理 n,est,Y=(X2) //単回帰の推定値変量 m,ext,Y=(X2,Y1) //重回帰の推定（外挿）値変量 F,@"*,Y=(X2,Y1) //重回帰の回帰係数推定値ベクトル変量 △,pr*,X,Y,n,m,Y-m //プリント $t //変数変換コマンド U=(X2) //Xの２期のラグ変量 V=(Y1) //Yの１期のラグ変量$$g //グラフセクション $d //表示範囲コマンド all //全ケース（期間） $p //プロットコマンド x,y //変量xと変量yを別スケールで XY //変量X，Yを同一スケールで Ynm //実績値と推定値n,mを同一スケールで $p //プロットコマンド QR //時差相関係数系列Q,R $c //散布図コマンド y,x,*,P //縦軸y，横軸x，回帰線*，散布点印字P Y,X,*,P //縦軸Y，横軸X，回帰線*，散布点印字P ------------- コメント行 $3 //３次元図コマンド Y,U,V,P,F //縦軸Y,横軸U,奥行軸V,散布点印字P,関数表示F |
縦軸に民間最終消費支出変化率Y，奥行軸にその前年の値Yｔ−１，横軸に２期前の百貨店販売額変化率Xｔ−２をとって描いた３次元図である．回帰係数ベクトルのF変量を用いて回帰平面も併せて表示している． 散布点の文字と時点との対応関係は，図の右欄をみられたい．右欄の中の左の列の４桁の数字は西暦年であり，最初の行の1234の数字は各四半期を指す．したがって，例えばAAAAの文字は1992年の第１〜４四半期を意味する．＜マクロ：完全失業率と有効求人倍率の１次元位相図の合成３次元図＞
グラフセクションのゼロ軸表示の書式（$z in $$g）例１ は，完全失業率の１系列のみを取り扱っている．有効求人倍率系列を加えた２変数の分析を３次元図を利用して行う．
日本経済データセクションの時系列（$t）コマンドで，完全失業率を入力して変量名を x-variable
とし，有効求人倍率を入力して変量名を y-variable としている．
変量分析セクション（$$v）の変量記号割当（$a）コマンドで，それぞれの系列に変量記号ｘ，ｙを割り当てている．変数変換（$t）コマンドの直後のパラメータで，月次の変量ｘ，ｙを３ヶ月の平均をとって四半期に編集している．データ編集については１項関数型変数変換のデータ編集・分解の項を参照されたい．次いで，各系列の移動平均，移動勾配と，個体識別文字系列Ｐを作成し，プリント｢pr*｣オペランドでそれらの数値データを出力している．
グラフ・セクション（$$g）のゼロ軸表示（$z）コマンドで，移動勾配ｂ，ｄのゼロ軸表示を指示し，表示範囲（$d）コマンドで全範囲を指示している．プロット（$p）コマンドで，原系列とその移動平均を同一スケールでプロットし，次に別スケールで移動勾配を多重プロットしている．散布図（$c）コマンドで，縦軸に移動勾配，横軸に移動平均をとり，回帰線は指定せず，散布点識別に文字系列変量Ｐを用いて，各系列の１次元位相図を描いている．
３次元図（$3）コマンドの後の最初のパラメータで，縦軸に移動勾配ｂ，横軸に移動平均ａ，奥行軸変量は△（空白），散布点識別の文字列変量をPとし，重ね合せ用保存を末尾の＊で指示して，完全失業率の１次元位相図の３次元化を行っている．次のパラメータで，同様に有効求人倍率の１次元位相図の３次元化を行っている．次のブランク行のパラメータでこれら両図の重ね合せを行う．手前の立面に完全失業率の１次元位相図，奥の立面に有効求人倍率の１次元位相図が描かれた３次元図が作成される．
４番目のパラメータでは，縦軸変量は△（空白），横軸に移動平均ａ，奥行軸に移動勾配ｂ，散布点識別の文字列変量をPとし，重ね合せ用保存を末尾の＊で指示して，完全失業率の１次元位相図を水平に表示する３次元化を行っている．５番目のパラメータでは，同様に有効求人倍率の１次元位相図を水平に配置する３次元化を行っている．最後のブランク行のパラメータでこれら両図の重ね合せを行う．底面に完全失業率の１次元位相図，天面に有効求人倍率の１次元位相図が描かれた３次元図が作成される．
| // g-3-f2.txt $$n //日本経済セクション $t //時系列入力コマンド UP@,x-variable //完全失業率（季調値）(MTコード066148)，変量名を x-variale ESRAO@,y-variable //有効求人倍率（季調値）(MTコード066124)，変量名を y-variable $l //入力変量リスト ================ コメント行 $$v //変量分析セクション $a //変量記号割当コマンド x,x-variable //変量名 x-variable に変量記号x y,y-variable //変量名 y-variable に変量記号y $d //表示範囲コマンド all //全範囲 $t //変数変換コマンド x=&.a(x)4,1 //xを四半期に編集 y=&.a(y)4,1 //yを四半期に編集 a=<.a(x) //xの移動平均 b=<.d(x) //xの移動勾配 c=<.a(y) //yの移動平均 d=<.d(y) //yの移動勾配 P=:ci(x) //個体識別文字列作成 △=pr*(x,a,b,y,c,d) //数値プリント（△はスペース１文字） =============== コメント行 $$g //グラフ・セクション $z //ゼロ軸表示コマンド bd //移動勾配b，dのゼロ軸表示 $d //表示範囲コマンド all //全範囲 $p //プロット・コマンド xa //変量x，移動平均aを同一スケールで xa,b //変量x，aを同一スケール，移動勾配bを別スケールで yc //変量y，移動平均cを同一スケールで yc,d //変量y，cを同一スケール，移動勾配dを別スケールで $c //散布図コマンド （△はスペース１文字） b,a,△,P //縦軸b，横軸a，回帰線なし△，散布点印字P d,c,△,P //縦軸d，横軸c，回帰線なし△，散布点印字P $3 //３次元図コマンド b,a,△,P,* //縦軸b，横軸a，奥行軸空白，散布点印字P，重ね合せ用保存* d,c,△,P,* //縦軸d，横軸c，奥行軸空白，散布点印字P，重ね合せ用保存* △△△△△△△ //重ね合せ実行 △,a,b,P,* //縦軸空白，横軸a，奥行軸b，散布点印字P，重ね合せ用保存* △,c,d,P,* //縦軸空白，横軸c，奥行軸d，散布点印字P，重ね合せ用保存* △△△△△△△ //重ね合せ実行 ======================= コメント行 $$ //終了セクション |
書式（$3 in $$g）例２のプログラム参照［g-3-f2.txt］
完全失業率の１次元位相図を水平に表示する３次元化と，有効求人倍率の同様の１次元位相図の３次元化を行って，両図を重ね合せた３次元図である．底面に完全失業率の１次元位相図，天面に有効求人倍率の１次元位相図を配置する３次元図が作成される．XCVIEW［修飾］メニューの［３次元散布点マーク］で［表示］を選択すると，完全失業率の散布点には○のマークが，有効求人倍率には□のマークが付く．また，XCVIEW［修飾］メニューの［３次元散布点リンク］で［表示］を選択すると，完全失業率の散布点と有効求人倍率の散布点の同一年の最初の時点同士が直線で結ばれる．失業率は景気に対して逆サイクルであり，両系列の散布点を結ぶリンクの直線は斜めに交差することになる．
