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以下のデータについてのクラスター分析を行った。
edu.dat
x1 教育普及度［幼稚園］
x2 教育普及度［保育所］
x3 保育所利用率
x4 小学校長期欠席児童比率［年度間30日以上］
x5 中学校長期欠席生徒比率［年度間30日以上］
x6 病気による小学校長期欠席児童比率［年度間30日以上］（児童千人当たり）
x7 病気による中学校長期欠席生徒比率［年度間30日以上］（生徒千人当たり）
x8 不登校による小学校長期欠席児童比率[年度間30日以上](児童千人当たり)
x9 不登校による中学校長期欠席生徒比率[年度間30日以上](生徒千人当たり)
x10 中学校卒業者の進学率
x11 高等学校卒業者の進学率
x12 出身高校所在地県の大学への入学者割合
x13 最終学歴が小学・中学卒の者の割合
x14 最終学歴が高校・旧中卒の者の割合
x15 最終学歴が短大・高専卒の者の割合
x16 最終学歴が大学・大学院卒の者の割合

econ.dat
GDPr 県内総生産増加率
GDEr 県内総支出増加率
NI 1人当たり県民所得



沖縄県、青森県、長崎県、高知県、鹿児島県のグループを詳しく調べると、
所得が全国で低いグループだと分かった。
ウォード法のグラフで1番印象的なのが、東京だけが別格だということだ。
他の道府県に比べ圧倒的に所得が高い。
地方との賃金の格差で進学・学歴に影響するのではと推測できる。
また全国的に幼稚園の教育普及度が低下気味であるのに対し、
保育所の教育普及度は上昇している。そして保育所の利用率も上昇している。
これは女性の社会進出が関係しているのではないだろうかと思った。

> pca<-princomp(osen)
> summary(pca)
Importance of components:
Comp.1 Comp.2
Standard deviation 2.5211880 0.3082206
Proportion of Variance 0.9852745 0.0147255
Cumulative Proportion 0.9852745 1.0000000

Adjusted R-squared: 0.9872になったので信用できる。

est2

GIFファイルのUP

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