==== skylineRATIO13-per-capita-age-70over-rank50-items-13region-2013 ======== ==== 【2013年度】の70歳以上の件数上位50の商品サービス（小分類）の ==== 人口調整相談件数対全国比の全13地域の合成スカイライン図・バブル扇形散布図 =================================================================================== $$u // ユーザデータ・セクション $c // クロスセクションデータ属性コマンド 0001.00,0050.00,aaa // ケース始点,終点番号 ,★第１系列名 北海道・東北北部人口調整相談件数 ,bbb // 空白で同一ケース範囲,★第２系列名 東北南部人口調整相談件数 ,ccc // 空白で同一ケース範囲,★第３系列名　北関東人口調整相談件数 ,ddd // 空白で同一ケース範囲,★第４系列名　南関東人口調整相談件数 ,eee // 空白で同一ケース範囲,★第５系列名　甲信越人口調整相談件数 ,fff // 空白で同一ケース範囲,★第６系列名　北陸人口調整相談件数 ,ggg // 空白で同一ケース範囲,★第７系列名　東海人口調整相談件数 ,sss // 空白で同一ケース範囲,★第８系列名 近畿人口調整相談件数 ,ttt // 空白で同一ケース範囲,★第９系列名 山陰人口調整相談件数 ,uuu // 空白で同一ケース範囲,★第10系列名　山陽人口調整相談件数 ,vvv // 空白で同一ケース範囲,★第11系列名　四国人口調整相談件数 ,www // 空白で同一ケース範囲,★第12系列名　九州北部人口調整相談件数 ,xxx // 空白で同一ケース範囲,★第13系列名　九州南部・沖縄人口調整相談件数 ,yyy // 空白で同一ケース範囲,★第14系列名　全国人口調整相談件数 $d // データ入力指示コマンド ctype // ケース毎に読むタイプ ------- ユーザ自身が文字・数値データを ------- テキストファイルまたはExcelシートからコピー＆ペーストする． ------- ユーザデータの各行の末尾にも「//」を挿入してコメント文を記述できる． ------- ★ユーザ文字・数値データをこの行直後にペーストする ★↓↓★ 136.57 118.99 170.47 113.00 164.94 240.73 133.66 163.44 266.73 272.94 175.30 211.48 174.04 160.13 57.74 50.25 95.83 50.97 111.51 116.62 67.72 57.88 100.11 92.81 63.77 94.57 66.76 70.01 25.34 22.29 61.97 52.76 35.18 39.94 40.38 39.24 67.93 92.81 36.01 46.94 41.19 45.81 15.92 11.15 22.52 23.40 9.08 20.33 8.87 34.26 8.22 29.63 8.13 46.83 26.49 23.63 10.76 24.44 28.90 21.07 20.71 28.53 14.18 17.98 20.02 32.16 19.26 27.68 42.39 21.73 8.97 13.59 16.67 32.45 15.32 18.37 21.78 25.61 11.44 19.05 10.25 15.00 8.74 20.96 14.35 20.24 23.58 16.71 13.15 16.05 12.36 13.06 21.10 20.71 14.75 27.89 29.01 17.63 6.90 5.48 22.52 23.48 13.71 19.62 20.76 18.64 12.87 24.03 12.25 11.38 5.83 17.32 12.73 13.30 22.52 14.74 14.94 21.58 14.10 19.06 20.74 24.47 16.50 22.01 14.44 17.10 10.71 4.79 15.96 22.99 17.69 21.22 12.10 14.02 13.94 24.12 16.75 18.83 16.42 16.91 6.11 10.66 21.90 24.02 10.88 13.20 16.81 17.25 13.59 24.56 10.38 9.44 8.87 16.59 14.18 8.99 14.45 17.41 8.89 16.58 13.46 16.41 10.73 17.22 10.38 20.99 13.25 15.43 16.20 14.37 17.11 13.52 21.75 19.79 19.06 8.87 13.23 15.91 8.13 17.96 10.73 14.84 6.28 7.43 12.14 19.26 9.93 11.41 9.38 18.34 11.08 15.03 7.38 13.49 8.08 13.61 10.65 11.05 8.86 14.60 9.17 16.94 9.17 15.47 12.16 15.73 9.50 17.05 13.38 13.28 10.04 7.53 10.37 13.17 12.11 19.26 10.57 13.24 17.88 18.18 11.88 18.77 14.17 13.26 8.24 5.38 6.91 17.85 5.96 5.17 7.98 19.24 5.72 7.17 9.00 11.11 13.11 12.36 8.35 5.48 10.19 11.85 7.57 11.23 8.62 12.82 5.01 12.93 9.50 15.27 11.26 10.99 12.17 5.87 4.79 14.52 3.78 3.57 5.56 10.89 1.43 7.87 5.25 10.74 9.93 9.72 5.77 8.70 8.86 12.33 3.31 3.92 12.82 9.50 6.79 8.83 4.38 11.60 2.52 9.44 6.50 5.38 9.13 9.30 7.57 7.31 8.07 9.02 7.87 11.54 6.88 15.97 14.57 9.43 9.08 7.92 7.98 7.33 10.88 16.23 7.47 8.23 16.45 11.71 7.63 10.68 9.93 8.94 4.93 11.15 8.24 8.13 9.17 6.60 7.26 8.32 5.72 13.63 7.75 10.30 13.78 8.72 7.06 4.30 10.11 7.29 5.67 10.34 7.43 6.18 11.08 8.91 12.25 13.38 19.87 8.53 6.50 5.77 8.86 8.41 6.24 5.35 4.63 9.02 3.93 6.29 3.63 9.01 4.64 7.33 8.91 7.04 8.78 6.71 2.46 8.02 3.78 5.94 7.87 9.70 6.00 12.89 10.99 7.30 4.77 3.91 5.58 10.32 4.07 4.99 3.57 9.56 6.08 8.74 3.63 8.15 5.17 7.29 5.66 5.38 6.91 11.19 5.11 1.43 5.26 5.70 4.65 6.99 7.88 6.74 7.55 7.22 4.60 3.91 5.23 10.90 4.26 4.46 5.52 8.32 2.50 7.08 2.38 7.50 5.43 7.13 3.20 7.33 4.61 13.56 3.03 2.14 3.91 5.58 2.15 3.76 2.63 6.15 6.76 6.82 4.60 2.84 7.71 5.30 1.13 3.57 2.04 14.18 11.80 6.55 3.75 6.69 9.14 6.40 2.52 2.44 2.48 6.35 1.04 1.43 3.35 14.81 2.50 4.81 2.88 6.53 2.78 5.92 4.32 3.52 6.47 8.11 3.50 6.42 3.23 6.15 7.87 5.86 3.63 4.91 4.90 5.68 3.92 5.38 4.08 8.05 3.40 4.46 4.37 5.01 3.93 8.39 4.13 6.20 3.18 5.67 5.21 3.91 6.74 4.86 6.62 9.99 3.35 5.58 7.51 6.73 6.13 7.23 6.36 5.58 3.31 4.60 5.32 7.13 3.31 4.46 3.23 6.24 6.08 7.34 3.00 6.96 4.64 5.57 6.05 6.06 7.09 6.77 2.27 4.28 4.29 5.88 1.07 4.28 3.25 6.15 3.71 5.55 3.48 4.20 4.17 6.71 3.97 5.71 4.97 5.31 3.93 6.03 3.38 5.72 4.37 5.28 2.24 3.03 4.96 6.67 3.31 8.38 3.27 5.82 7.15 5.68 3.00 5.39 3.18 4.98 3.87 3.62 2.04 7.23 1.70 2.14 3.06 7.48 1.43 4.11 2.00 3.72 2.25 4.78 5.21 3.52 4.96 5.14 3.69 5.17 5.09 3.59 5.36 4.89 3.25 5.77 4.90 4.73 4.54 1.86 2.93 7.31 0.57 1.07 1.19 6.18 5.72 5.59 3.38 4.10 7.15 4.70 4.32 4.69 3.99 5.14 3.59 6.06 2.63 5.10 3.22 5.42 4.00 4.64 4.24 4.56 2.92 2.74 6.03 3.55 5.77 7.49 2.55 5.55 5.72 4.37 5.88 7.23 3.71 4.53 1.96 1.96 8.24 5.66 3.69 2.14 2.51 6.09 1.43 6.21 2.25 2.43 1.59 4.25 1.96 3.72 2.75 5.76 2.65 4.28 3.99 4.55 1.43 4.63 2.63 3.88 2.25 4.12 2.92 4.40 3.19 3.80 2.36 5.17 1.66 5.52 2.86 4.02 3.50 4.37 6.89 3.86 2.52 2.64 2.22 4.14 3.03 3.92 2.84 4.40 2.86 6.47 1.75 6.04 2.91 3.83 2.35 1.86 3.72 5.72 1.42 3.74 2.59 4.13 3.58 3.67 2.25 4.10 3.44 3.81 3.31 5.57 4.43 5.78 3.59 4.46 2.00 2.62 1.43 2.80 2.38 2.70 5.03 3.79 ====================== $$v // 変量分析セクション $a // 変量記号の割り当て a,aaa // 　北海道・東北北部人口調整相談件数 b,bbb // 　東北南部人口調整相談件数 c,ccc // 　北関東人口調整相談件数 d,ddd // 　南関東人口調整相談件数 e,eee // 　甲信越人口調整相談件数 f,fff // 　北陸人口調整相談件数 g,ggg // 　東海人口調整相談件数 s,sss // 　近畿人口調整相談件数 t,ttt // 　山陰人口調整相談件数 u,uuu // 　山陽人口調整相談件数 v,vvv // 　四国人口調整相談件数 w,www // 　九州北部人口調整相談件数 x,xxx // 　九州南部・沖縄人口調整相談件数 y,yyy // 　全国人口調整相談件数 ---------------- $d // 表示範囲 all // 全範囲 ---------------- $t // 変数変換 ?a=(a/y*100) // 北海道・東北北部の人口調整相談件数対全国比　％ ?b=(b/y*100) // 南関東の人口調整相談件数対全国比　％ ?c=(c/y*100) // 北関東の人口調整相談件数対全国比　％ ?d=(d/y*100) // 南関東の人口調整相談件数対全国比　％ ?e=(e/y*100) // 甲信越の人口調整相談件数対全国比　％ ?f=(f/y*100) // 北陸の人口調整相談件数対全国比　％ ?g=(g/y*100) // 東海の人口調整相談件数対全国比　％ ?s=(s/y*100) // 近畿の人口調整相談件数対全国比　％ ?t=(t/y*100) // 山陰の人口調整相談件数対全国比　％ ?u=(u/y*100) // 山陽の人口調整相談件数対全国比　％ ?v=(v/y*100) // 四国の人口調整相談件数対全国比　％ ?w=(w/y*100) // 九州北部の人口調整相談件数対全国比　％ ?x=(x/y*100) // 九州南部・沖縄の人口調整相談件数対全国比　％ ................... p=:ci(u) // 個体識別文字列p作成 =pr*(a,b,c,d,e,f,g,s,t,u,v,w,x,y,p) // 数値プリント =pr*(?a,?b,?c,?d,?e,?f,?g,?s,?t,?u,?v,?w,?x,p) // 数値プリント .................... i=@.a(y) //　全国人口調整相談件数yの項目別の平均値@.aのスカラーi i=(i*3) //　スカラーi（項目別の平均値の3倍の値)をスカイライン区切りに利用 I=:ci(i)* //　スカラーiに文字 "*" の文字列変量I　作成（スカイライン区切りに利用） ........ //　全国人口調整相談件数の連結 年齢層の区切りには m=(y,i,y,i,y,i,y,i,y,i,y,i,y,i,y,i,y,i,y,i,y,i,y,i,y) // 全国人口調整相談件数 [70歳以上各地域分+途中のスカラーi] の連結変量m n=(?a,0,?b,0,?c,0,?d,0,?e,0,?f,0,?g,0,?s,0,?t,0,?u,0,?v,0,?w,0,?x) //　対全国比 [70歳以上各地域分+途中の数値0] の連結変量n P=(p,I,p,I,p,I,p,I,p,I,p,I,p,I,p,I,p,I,p,I,p,I,p,I,p) //　文字列変量 [70歳以上各地域分+途中の文字列I] の連結変量P q=cum(m) // 分母変量mの累和 q<i>=m<1>+m<2>+...+m<i-1>+m<i> r=(q-m) // 直前までの累和 r<i>=m<1>+m<2>+...+m<i-1> =q<i>-m<i> .................... h=(100) // h 対全国比 100％　　 .=(0,h) // スカイライン図上の対全国比 100％の横線 y=0*x+h の右辺係数の関数「.」 +=(h/100,0) // 扇形散布図上の対全国比( h％ / 100)斜線 y=(h/100)*x+0 の右辺係数の関数「+」 z=(0*u) // すべてゼロの数値の変量zを作成（扇形散布図の原点に利用） ........... k=(a,b,c,d,e,f,g,s,t,u,v,w,x) // [70歳以上人口調整相談件数各地域分] の連結変量k ?y=(y,y,y,y,y,y,y,y,y,y,y,y,y) // 全国人口調整相談件数 [70歳以上各地域分] の連結変量?y ?p=(p,p,p,p,p,p,p,p,p,p,p,p,p) // 文字列変量 [70歳以上各地域分] の連結変量?p ?z=(z,z,z,z,z,z,z,z,z,z,z,z,z) // ゼロの数値変量 [70歳以上各地域分] の連結変量?z ---------------- $r // 回帰分析 全国・各地域の相談件数間の相関係数行列の出力 ,run,y=(a,b,c,d,e,f,g,s,t,u,v,w,x) // yを被説明（従属）変数とし，70歳以上相談件数各地域を説明（独立）変数とする回帰 =============== $$g // グラフセクション $d // 表示範囲 all // 全範囲 $g // スケールの目盛り指示コマンド（標準10ポイント） n,001 // 変量nの目盛りを細かく1ポイントごとに k,001 // 変量kの目盛りを細かく1ポイントごとに $z // ゼロ軸表示 nk // 変量n,kのゼロ軸表示 ---------------------------------- $3 // ３次元図　スカイライン図【人口調整相談件数対全国比】分母：全国人口調整相談件数 n,q, ,P,.,* // 縦軸n,横軸q,奥行軸なし,個体識別P,関数.,合成用保存* n,r, ,P,* // 縦軸n,横軸r,奥行軸なし,個体識別P,合成用保存* // 合成 ■図3 【スカイライン図】（リンク面描画，３次元図圧縮） ........ $3 // ３次元図　扇形バブル散布図【人口調整相談件数：（横軸）全国／（縦軸）地域】 k,?y, ,?p=k,+,* // 縦軸k,横軸?y,奥行軸なし,個体識別?p=バブルk,関数+,合成用保存* 【70歳以上人口調整相談件数各地域分の連結】 ?z,?z, ,?p,* // 縦軸?z,横軸?z,奥行軸なし,個体識別?p,合成用保存* 【原点の連結】 d,y, ,p=d,* // 縦軸d,横軸y,奥行軸なし,個体識別p=バブルd,合成用保存* 【南関東人口調整相談件数,★選択可能】 g,y, ,p=g,* // 縦軸g,横軸y,奥行軸なし,個体識別p=バブルg,合成用保存* 【東海人口調整相談件数,★選択可能】 s,y, ,p=s,* // 縦軸s,横軸y,奥行軸なし,個体識別p=バブルs,合成用保存* 【近畿人口調整相談件数,★選択可能】 u,y, ,p=u,* // 縦軸u,横軸y,奥行軸なし,個体識別p=バブルu,合成用保存* 【山陽人口調整相談件数,★選択可能】 // 合成 ■図10 【扇形バブル散布図】 ======================= $$ // 終了セクション