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節は分析に用いたデータについて説明す

3.1 販売数を用いた気候リスクの評価本節と昨年度調査報告書の第 3.1 節 第 3.2 節との異なる点は まず販売データの提供会員企業数が 2 社から 4 社に増え 清涼飲料業界全体をよく表す販売データに基づく分析と出来た点である また 分析期間を 15 か月間から 3 年間へと延ばし 相関関係と

3.1 販売数を用いた気候リスクの評価本節と昨年度調査報告書の第 3.1 節 第 3.2 節との異なる点は まず販売データの提供会員企業数が 2 社から 4 社に増え 清涼飲料業界全体をよく表す販売データに基づく分析と出来た点である また 分析期間を 15 か月間から 3 年間へと延ばし 相関関係と

... 第 3.3-7 図、2016 年と 2017 年の HOT 飲料を販売する自販機の台数の推移を示す。2017 年 10 月 17 日まで販売開始し自販機を先行グループとしので、HOT 飲料を販売する自販機前半で 先行グループが増え、後半で後発グループが増えている。一方、2016 年 HOT ...

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60 歳代前半に比べてデータが乏しいが 60 歳代前半についての推定結果を利用したシミュレ ーション的な手法によって 簡単な分析を行った 第 5 節で 60 歳代後半の在職老齢年金の 仕組み 分析方法について述べ 分析結果を示す 最後に 第 6 節で本稿の結論を述べる 第 2 節在職老齢年金 高年齢

60 歳代前半に比べてデータが乏しいが 60 歳代前半についての推定結果を利用したシミュレ ーション的な手法によって 簡単な分析を行った 第 5 節で 60 歳代後半の在職老齢年金の 仕組み 分析方法について述べ 分析結果を示す 最後に 第 6 節で本稿の結論を述べる 第 2 節在職老齢年金 高年齢

... 第4 分析結果 60歳代前半について分析結果以下のとおりである。 1.記述統計量 各変数の記述統計量第 3-4-1 表のとおりである。就業伴う減額前の年金(見込み 額)の平均、月額して約10万円であり、社会保険庁「事業年報」による男子厚生年金受 ...

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第 01 章 : Access の起動と準備 章 01 節 Access クエリとは? 章 02 節 リストとは? 章 03 節 起動 章 04 節 作成済み Access ファイルを開く 章 05 節 分析元データの準

第 01 章 : Access の起動と準備 章 01 節 Access クエリとは? 章 02 節 リストとは? 章 03 節 起動 章 04 節 作成済み Access ファイルを開く 章 05 節 分析元データの準

... 今回「受注番号」 「受注日」 「商品分類」 「価格」だけを表示させる予定です。まずフ ィールドリストから「受注番号」のみをダブルクリックしてください。フィールドのセ ット、ドラッグだけでなくダブルクリックも使用できるのです。 (05) 「受注番号」を表示させる設定が完了しまし。続けて「受注日」もデザイングリッド へ配置してください。 ...

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RIETI - 雇用保護は生産性を下げるのか-『企業活動基本調査』個票データを用いた分析

RIETI - 雇用保護は生産性を下げるのか-『企業活動基本調査』個票データを用いた分析

... TFP 分析 では、本社が東京ある企業東京都の解雇無効判決変数を割り当ててい。しかし、 合理的な企業を仮定するならば、その企業が東京都以外も支社や事業所を持つ場合、そ の支社や事業所が所在する都道府県の整理解雇判決の傾向をも考慮すると考えられる。少 なくとも、本社の所在する都道府県の解雇無効判決変数を割り当てること妥当と考えら ...

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本論文では アリババグループの農村タオバオの成功要因を明らかにすることを目的とする 第 2 節においては 分析枠組みとしてバリュー チェーンについて説明する 第 3 節では 農村タオバオと農村タオバオが置かれている外部環境の状況を説明する 第 4 節では 農村タオバオの成功要因をバリュー チェーンの

本論文では アリババグループの農村タオバオの成功要因を明らかにすることを目的とする 第 2 節においては 分析枠組みとしてバリュー チェーンについて説明する 第 3 節では 農村タオバオと農村タオバオが置かれている外部環境の状況を説明する 第 4 節では 農村タオバオの成功要因をバリュー チェーンの

... 4. 農村タオバオの成功要因 本節で、バリュー・チェーンの概念を利用し、農村タオバオの成功要因を分析 る。農村タオバオ製造業企業のような原料の仕入れや商品の製造などの活動をして いない。農村タオバオ、電子商取引企業と消費者の間の強い関係を作るプラットフ ォームとなっている。農村タオバオについて、2つの流れを考えなければならない。 ...

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東日本大震災前後の被災3県の企業パフォーマンスと金融環境:Orbisデータを用いたパネル分析

東日本大震災前後の被災3県の企業パフォーマンスと金融環境:Orbisデータを用いたパネル分析

... 2 損害保険契約者保護機構への保険料について この章で,損害保険会社が損害保険契約者保護機構支払う保険料を定義する,負担金および運営金の 2 つの概念を説明する.損害保険契約者保護機構の定款 7 の第 56 条,「会員、この章で定めるところにより、本機構の事業年度ごと、 ...

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GPSデータを用いた小学生の集団津波避難行動の分析

GPSデータを用いた小学生の集団津波避難行動の分析

...  ここで前節までの結果を基内海小学校の集団避難行動の課題について考察する。 一つ目、2、4 年クラス共小学校から交差点至るまでの直線道路において速度が速くなっている一方で 隊列非常長くなっていことについてである。この箇所、平坦かつ直線道路であるため先頭を行く大人や ...

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本邦国債価格データを用いたゼロ・クーポン・イールド・カーブ推定手法の比較分析

本邦国債価格データを用いたゼロ・クーポン・イールド・カーブ推定手法の比較分析

... 年以上の銘柄について 、受渡日から各利払期日までの日数から、当該期間含まれる閏日の数を除い 日数とする。なお、日数計算における受渡日と各利払期日の取扱いについて、片 端入れ方式を適用する。これ、受渡日当日を日数含めず、各利払期日当日を含 ...

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LIBORマーケット・モデルのインプリメンテーションについて―本邦の金利派生商品データを用いた具体例を基に―

LIBORマーケット・モデルのインプリメンテーションについて―本邦の金利派生商品データを用いた具体例を基に―

... 20 より厳密、一方の測度のもとで他方を表現しとき、ドリフトの項が残ってしまい、対数正規な らないことにより確認できる。詳しくBrigo and Mercurio[2001]等を参照。 21 Brigo and Mercurio[2001]で、Rebonato[1999b]の近似式のほか、Hull and White[1999]等のスワプ ...

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教育収益率の地域差と地域移動効果―JGSS データを用いた所得関数の分析―

教育収益率の地域差と地域移動効果―JGSS データを用いた所得関数の分析―

... 3 、本稿の基本課題である教育収益率の地域差について分析を行う。平均年収の比較およ び Mincer 型所得関数を用いて、現代の日本における〈Chiswick 仮説〉 [仮説 1]を検証する。 [仮説 1]都市部より地方のほうが、大卒者の収益率高い〈日本版 Chiswick 仮説〉 さらに、第 4 ...

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RIETI - 社会保険料負担は企業の投資を抑制したのか? -個票データを用いた設備・研究開発・対外直接投資の実証分析-

RIETI - 社会保険料負担は企業の投資を抑制したのか? -個票データを用いた設備・研究開発・対外直接投資の実証分析-

... 点目の企業の投資行動に関してだが、推定結果より、社会保険料の事業主負担の変動 、設備投資影響を与える可能性が高いものの、研究開発投資影響を与えていな い事が示唆され。また、対外直接投資について、海外直接投資を行うかどうかの意思 ...

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析について 私なりの解釈を加えながらまとめ 生じた課題やその解決方法について述べる 第 8 節では 追加分析として 6 節にて行った 2 つの回帰分析で生じた課題を解決するための分析を行い その結果や反省点について述べる 最後に第 9 節では 全体のまとめと反省について述べ 今後のスポーツについて考

析について 私なりの解釈を加えながらまとめ 生じた課題やその解決方法について述べる 第 8 節では 追加分析として 6 節にて行った 2 つの回帰分析で生じた課題を解決するための分析を行い その結果や反省点について述べる 最後に第 9 節では 全体のまとめと反省について述べ 今後のスポーツについて考

... 次に、賞金総額について、有意性が見られ「する」を決定する要因 関する分析のみであっが、この分析、賞金総額が高ければ、つまり大会 の規模が大きければ、実施人口も増えるという結果が得られ。 しかし、この賞金総額という指標についてだが、スポーツの規模や影響力を ...

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2H3-5 オープンデータに基づく地域オントロジを用いたソーシャル分析

2H3-5 オープンデータに基づく地域オントロジを用いたソーシャル分析

... 4.1 分析対象地域の決定 結び付けられる地理手掛かりランドマークの文字列の情報 ,地名,建造物,河川や山の名前などの自然物の名前などさ まざまである.前節で述べよう,これらの示す範囲そ の種別によって異なる.また,たとえそれが狭い範囲を示すラ ンドマークであっとしても,前あげ橋の例のよう地域 ...

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高齢期における社会的ネットワークの「多様性」―JGSS-2003データを用いた「相談」ネットワークの分析―

高齢期における社会的ネットワークの「多様性」―JGSS-2003データを用いた「相談」ネットワークの分析―

... 以上の結果から、規模と多領域性の両次元において、それを規定する重要な要因、性別、教育年 数、就業有無、集団参加の 4 変数であることが明らかなっ。 「男性より女性の方が、低学歴より高 学歴の方が、無職者より有職者の方が、集団非参加より参加者の方が、ネットワークの規模大きく ...

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Microsoft PowerPoint - 【資料1】統計的分析手法を用いた消費データ分析について

Microsoft PowerPoint - 【資料1】統計的分析手法を用いた消費データ分析について

... → 消費支出階級別の消費支出構造の変化を中心分析をすることとしてどうか。 <高齢単身世帯のデータ活用の課題について> ・ 高齢単身世帯について、全国消費実態調査で、高齢夫婦世帯比べてサンプル数が少ないこと、調査期 ...

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COVID-19研究に関する国際共著状況:2020年4月末時点のデータを用いた分析

COVID-19研究に関する国際共著状況:2020年4月末時点のデータを用いた分析

... 概要図表 13 日本の COVID-19 文献における国際共著関係の地理的分布状況 (注 1) Elsevier 社の提供する論文データベース Scopus の検索結果(2020 年 4 月 28 日時点)を基著者集計。 (注 2) 2020 年 4 月 4 週目時点において、2020 年 4 月 28 日時点の文献(発行時期不明の文献も含む)を対象集計している。 日本及び ...

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「学校選択制の導入が学力試験の正答率と不登校率に与える影響について -東京都49区市のパネルデータを用いた実証分析-」

「学校選択制の導入が学力試験の正答率と不登校率に与える影響について -東京都49区市のパネルデータを用いた実証分析-」

... 校選択制の導入によって、東京都全体の平均と比較し足立区の学力試験の正答率が改善され 」、 「一方で学校間の正答率のばらつき統計的有意な変化見られなかっ。 」としてい る。これに対し、中村(2009)東京都の中学 2 年生を対象実施し学力試験のデータから 49 ...

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RIETI - 残業の実態とその決定要因―4つのパネルデータを用いた比較分析―

RIETI - 残業の実態とその決定要因―4つのパネルデータを用いた比較分析―

... JPSC 2017 年まで公益財団法人家計経済研究所によって実施されてき日本を代表 るパネル調査の 1 つである。なお、2018 年以降慶應義塾大学パネルデータ設計・解析セ ンターが調査を実施している。JPSC 第 1 回目の 1993 年時点において 24 歳~34 歳の若 年女性 1500 ...

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Zabbixによる 収集データの効果的活用 運用自律化に向けたデータ分析について考える TIS株式会社 池田 大輔

Zabbixによる 収集データの効果的活用 運用自律化に向けたデータ分析について考える TIS株式会社 池田 大輔

... 統計分析による傾向値 ディスク空き率の1日後の値を予測する例(直近1週間のデータを元推定) {server-1:vfs.fs.size[/,pfree].forecast( 1w,,1d,linear, )<20 ディスク空き率が20%なるまでの残り時間を予測する例(直近1週間のデータを元推定) ...

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710 同意した学生から回答を得た 表 2 小児保健研究 自閉症を何で知りましたかについての 3. 処理および分析方法 データの集計および分析には Ekcelt を : 使用し た 有意差の判定には対応のない t 検定,x2 検定または Mann-Whitney 検定を用いて 5%, % および 0

710 同意した学生から回答を得た 表 2 小児保健研究 自閉症を何で知りましたかについての 3. 処理および分析方法 データの集計および分析には Ekcelt を : 使用し た 有意差の判定には対応のない t 検定,x2 検定または Mann-Whitney 検定を用いて 5%, % および 0

... 6.その他の障害に関する用語についての認識度 ADHDについて,学習群は96.9%,非学習 群は25.4%となり,有意な差が認められた(Z2 =139.7,df=1,p<0.001)(表6)。 LDでは, 学習群は98.4%,非学習弊は38.1%で有意な差 が認められた(X2=108.6, df=1,p<0.001) (表6)。 軽:度MRでは,学習群は57.4%,[r] ...

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