転入超過数は、「茨城県外から茨城県に転入した人数」から「茨城県から茨城県外へ転出した人数」を差し引いたものであり、転入超過数が正数の場合 は転入超過、負数の場合は転出超過を表す。 注2. その他(転入者:従前の住所地が不明または帰化、転出者:転出先の住所地が不明又は国籍離脱)は各年月日計に含まれていない。 統計表 令和3年(2021年)5月茨城県常住人口(エクセル:98キロバイト) 利用上の注意 この調査結果は、 平成27年国勢調査結果(人口等基本集計)を基礎 とし、これに毎月の住民基本台帳の増減数を加えて推計したものであり、令和3年11月に予定されている令和2年国勢調査結果(人口等基本集計)の公表後、再集計します。 人口及び世帯数については、国勢調査と住民基本台帳の定義とは若干の相違があるので、利用にあたっては留意を要します。 茨城県常住人口調査の概要へ このページの先頭に戻る
更新日:2020年1月23日 令和2年(2020年)1月23日掲載 12月の概況 本県の人口は, 12月中に942人減少し, 1月1日現在で2, 866, 325人となった。 増減の内訳は, 自然動態で1, 322人の減少(出生1, 509人, 死亡2, 831人), 社会動態で380人の増加(転入8, 229人, 転出7, 849人)であった。 市町村別では, 増加が7市3町1村, 減少が25市7町1村であった。 世帯数については, 12月中に592世帯増加し1, 175, 894世帯となった。 表-1. 人口と世帯の推移 年月日 世帯数 1世帯当 たり人員 人口 総数 男 女 対前回 増減数 増減率 (%) 人口密度 (人/平方キロ メートル) 昭和30年 10月1日 382, 315 5. 39 2, 064, 037 1, 006, 093 1, 057, 944 24, 619 1. 2 338. 9 昭和35年10月1日 409, 465 5. 03 2, 047, 024 1, 000, 184 1, 046, 840 -17, 013 -0. 8 336. 2 昭和40年10月1日 447, 871 4. 55 2, 056, 154 1, 007, 852 1, 048, 302 9, 130 0. 4 337. 7 昭和45年10月1日 508, 537 4. 16 2, 143, 551 1, 054, 003 1, 089, 548 87, 397 4. 3 352. 1 昭和50年10月1日 590, 131 3. 92 2, 342, 198 1, 159, 707 1, 182, 491 198, 647 9. 3 384. 茨城県の市町村別人口ランキング | ランキングサイト rank-J. 6 昭和55年10月1日 692, 855 3. 66 2, 558, 007 1, 272, 533 1, 285, 474 215, 809 9. 2 419. 9 昭和60年10月1日 758, 085 3. 56 2, 725, 005 1, 357, 963 1, 367, 042 166, 998 6. 5 447. 1 平成2年10月1日 833, 634 3. 39 2, 845, 382 1, 419, 117 1, 426, 265 120, 377 4. 4 467. 0 平成7年10月1日 922, 745 3.
(使用記号)-=負数、…=不詳、r=訂正数字 注2. 世帯数、人口及び人口移動とも外国人を含む。 表-3. 人口順位 順位 1 15 17 34 40 41 表-4.
17 2, 955, 530 1, 476, 437 1, 479, 093 110, 148 3. 9 485. 0 平成12年10月1日 985, 829 2. 99 2, 985, 676 1, 488, 340 1, 497, 336 30, 146 1. 0 489. 8 平成17年10月1日 1, 032, 476 2. 84 2, 975, 167 1, 479, 941 1, 495, 226 -10, 509 -0. 4 488. 1 平成22年10月1日 1, 088, 411 2. 68 2, 969, 770 1, 479, 779 1, 489, 991 -5, 397 -0. 2 487. 2 平成27年10月1日 1, 124, 349 2. 55 2, 916, 976 1, 453, 594 1, 463, 382 -52, 794 -1. 8 478. 4 令和元年12月1日 1, 175, 302 2. 44 2, 867, 267 1, 432, 226 1, 435, 041 -870 -0. 0 470. 2 令和2年 1月1日 1, 175, 894 2, 866, 325 1, 431, 725 1, 434, 600 -942 470. 1 注1. 平成27年10月1日以前は国勢調査による。なお, 1世帯当たり人員は以下による。 昭和30年, 35年, 40年, 45年, 50年・・・普通世帯人員/普通世帯数 昭和55年, 60年, 平成2年, 7年, 12年, 17年, 22年, 27年・・・一般世帯人員/一般世帯数 注2. 上記以外の常住人口調査における1世帯当たり人員は総人口/総世帯数による。 注3. 昭和30年の対前回増減数, 対前回増減率は対昭和25年比となっている。 また, 直近2ヶ月の対前回増減数, 対前回増減率は対前月比となっている。 注4. 人口密度は令和2年1 月1日以後, 令和元年10月1日現在の国土地理院調の面積(6, 097. 39平方キロメートル)を用いて算出した。 注5. 茨城県の市町村の人口ランキング（平成30年） | 地域の入れ物. (使用記号)-=負数, …=不詳, r=訂正数字, 0. 0=掲載単位未満 注6. 世帯数, 人口とも外国人を含む。 図. 月別人口移動 表-2.
更新日:2021年5月27日 令和3年(2021年)5月27日掲載 5月の概況 本県の人口は、4月中に216人減少し、5月1日現在で2, 844, 881人となった。 増減の内訳は、自然動態で1, 316人の減少(出生1, 433人、死亡2, 749人)、 社会動態で1, 100人の増加(転入13, 347人、転出12, 247人)であった。 市町村別では、増加が9市3町1村、減少が23市7町1村であった。 世帯数については、4月中に2, 982世帯増加し1, 195, 238世帯となった。 表-1. 人口と世帯の推移 年月日 世帯数 1世帯当 たり人員 人口 総数 男 女 対前回 増減数 増減率 (%) 人口密度 (人/平方キロ メートル) 昭和30年 10月1日 382, 315 5. 39 2, 064, 037 1, 006, 093 1, 057, 944 24, 619 1. 2 338. 9 昭和35年10月1日 409, 465 5. 03 2, 047, 024 1, 000, 184 1, 046, 840 -17, 013 -0. 8 336. 2 昭和40年10月1日 447, 871 4. 55 2, 056, 154 1, 007, 852 1, 048, 302 9, 130 0. 4 337. 7 昭和45年10月1日 508, 537 4. 16 2, 143, 551 1, 054, 003 1, 089, 548 87, 397 4. 3 352. 1 昭和50年10月1日 590, 131 3. 92 2, 342, 198 1, 159, 707 1, 182, 491 198, 647 9. 3 384. 6 昭和55年10月1日 692, 855 3. 66 2, 558, 007 1, 272, 533 1, 285, 474 215, 809 9. 2 419. 9 昭和60年10月1日 758, 085 3. 56 2, 725, 005 1, 357, 963 1, 367, 042 166, 998 6. 5 447. 1 平成2年10月1日 833, 634 3. 39 2, 845, 382 1, 419, 117 1, 426, 265 120, 377 4. 4 467. 茨城県の人口と世帯（推計）-令和3年（2021年）5月1日現在-／茨城県. 0 平成7年10月1日 922, 745 3.
標準偏差の公式をおさらいしておくと、データ\(x\)の標準偏差は\[S_x=\sqrt{ \displaystyle \frac{ 1}{ n}\displaystyle \sum_{ i = 1}^{ n} (x_i-\overline{ x})^2}\]です。 こちらも新しい生徒も含めたものを求めてみます。 共分散と同様に、新しい生徒の得点の偏差はデータ\(x\)、\(y\)に関わらず\(0\)になります。 よって、データが\(x\)、\(y\)のいずれであっても になるのですね。 よって、新しい相関係数\(C\)を求めると ここで、分母と分子の\(\displaystyle \frac{ 20}{ 21}\)が打ち消しあうために、 となって、なんともとの相関係数と同じになってしまうのです! よって、(2)の最終的な答えは\[\style{ color:red;}{ C=D}\]となります。 相関係数のまとめ ややこしい数が多く出てくるし、何しているかわからないしで、苦手としていた人も少しは言葉の意味や、求め方の意味がわかっていただけたでしょうか? センターでは避けては通れない データの分析 。 その最終ボスとも言える相関係数を早いうちから理解しておきましょう! 相関係数とは何か。その求め方・公式・使い方と3つの注意点｜アタリマエ！. データの分析はやらなくなるとどんどん忘れていくので、忘れたらすぐに公式を確認するようにしましょうね。
56 商品B の 標準偏差: 26. 42 共分散: 493. 12 あとは、相関係数を求める式 共分散 ÷ ( 商品Aの標準偏差 × 商品Bの標準偏差) に当てはめて、計算するだけです。 493. 12 ÷ ( 21. 56 × 26. 42) = 相関係数:0. 相関係数の求め方 エクセル. 87 相関係数は -1 から 1 の値になります。一般的に相関係数が 0. 7 以上は、強い関係があるとされていますので、相関係数 0. 87 の 商品A と 商品B には何か関連がありそうですね。 この相関係数を元に、営業部門なら、商品Aだけ売れている取引先があれば、商品Bを提案してみる。製造部門なら、商品Aと商品Bの部材を共通化して、コストダウンを図るなどの活用が考えられます。 また、この計算結果を利用して、商品Aの販売個数から商品Bの売れ行きを予測することもできます。詳しくは『 5分でわかる!「回帰係数」の求め方 』をご参照ください。 相関係数の注意点、散布図を描こう 便利な相関係数ですが、注意点がいくつかあります。 ▽ 相関係数の注意点(1)…散布図を見て分かること 上記のサイトでも書かれていますが、相関係数の計算と合わせて「 散布図 」を描くことが重要です。散布図はエクセルを使えば簡単に描くことができます。 はずれ値もなく、右上がりに点が並んでいるので、散布図で見ても、商品A と 商品B には強い関係があると言えますね。 終わりに 相関係数の求め方を簡単にご紹介致しましたが、かなりの部分の説明をはしょっています(^^;) 相関係数などの統計学を、しっかり理解したい方は(自分も含め)専門の書籍などをご参考にしてください。
相関係数 は、体重と身長など、2つの値の関係の強さを示す数値です。相関係数を使えば「Aの商品を買っている人は、Bの商品を買うことが多い」のような傾向を、見つける事が出来るかもしれません。統計学を使ったデータ分析で、まず初めに使ってみたくなるのが、この「相関係数」ではないでしょうか?
ホーム 数 I データの分析 2021年2月19日 この記事では、「相関係数」の意味や公式、求め方をわかりやすく解説していきます。 また、相関の強弱の目安や散布図との関係についても簡単に説明していきますので、ぜひこの記事を通してマスターしてくださいね。 相関係数とは?
8 偏差 続いて、取引先ごとの「偏差」を求めます。偏差と聞くと、なにやらややこしそうですが、各販売個数から平均を引くだけです。 12 - 40. 8 = -28. 8 38 - 40. 8 = -2. 8 28 - 40. 8 = -12. 8 50 - 40. 8 = 9. 2 76 - 40. 8 = 35. 2 分散 「分散」はその名の通り、データの「ばらつき」を表す値です。偏差の平均を計算すれば、ばらつき度合いを表せそうですが、偏差は合計すると必ず 0 になり、当然ですが平均も 0 になります。そのため、偏差を二乗した平均を計算し、これを「分散」とします。 -28. 8 ² = 829. 44 -2. 8 ² = 7. 84 -12. 8 ² = 163. 84 9. 2 ² = 84. 64 35. 2 ² = 1239. 04 平均 分散:464. 96 標準偏差 「標準偏差」の計算は、分散の平方根(ルート)を計算するのみです。 分散は偏差を二乗しているため、値が大きくなります。こうなると、販売個数と単位が異なるため、解釈がしづらくなります。そこで、分散の平方根を求め、二乗された値を元に戻します。 √464. 96 = 標準偏差:21. 56 同様の流れで 商品B の「標準偏差」を計算すると 26. 42 が求められます。 続いて、商品A と 商品B の「共分散」を求めます。 共分散 「共分散」は、取引先ごとの 商品A と 商品B の偏差(販売個数 - 平均)を掛け合わせたものの平均です。相関係数の計算で一番大変なところです。計算機で計算しているとエクセルのありがたみが身にしみます。 商品A 偏差 商品B 偏差 ( 12 - 40. 8) × ( 28 - 59. 6) = 910. 08 ( 38 - 40. 8) × ( 35 - 59. 6) = 68. 88 ( 28 - 40. 8) × ( 55 - 59. 6) = 58. 相関係数の意味と求め方 - 公式と計算例. 88 ( 50 - 40. 8) × ( 87 - 59. 6) = 252. 08 ( 76 - 40. 8) × ( 93 - 59. 6) = 1175. 68 平均 共分散:493. 12 相関係数 ここまでで、相関係数の計算に必要な、商品A と 商品B の「標準偏差」と「共分散」が準備できました。少し整理しておきます。 商品A の 標準偏差: 21.
05\) より小さい時に「有意な相関がある」と言います。 ②外れ値に弱い 「共分散」を「2つの標準偏差の積」で割った値で求められる相関係数は、データが 正規分布 を始めとした 特定の分布に従うことを前提 としています。 裏を返せば、こういった分布に従わず 「外れ値」が出てくるようなデータから求めた相関係数 は、「外れ値」の影響を大きく受けてしまい、 正確な測定ができなくなってしまう という弱点があるんです。 「外れ値」が出てくるようなデータでは、ノンパラメトリック法(スピアマンの順位相関係数など)を利用したほうが良いでしょう。 ③相関関係があるからといって因果関係があるとは限らない 相関係数についてよくある誤解が、 相関関係と因果関係の混同 です。 例えば、生徒数 \(n=200\) のデータから算出された「身長と100マス計算テストの点数の相関係数」が \(r=0. 57\) だったとしましょう。 この場合 「身長が高い生徒ほどテストの点数が高い傾向がある(正の相関がある)」 ということになりますが、だからと言って「身長が高いからテストの点数が良くなった(因果関係がある)」とは考えにくいですよね。 このケースでは「高学年の生徒だから身長が高い」という因果関係と「高学年の生徒だから100マス計算テストの点数が良い」という因果関係によって「身長とテストの点数の間に正の相関ができた」と考えるのが妥当です。 このように、 「\(x\) と \(y\) の間に相関関係があったとしても \(x\) と \(y\) の間に因果関係があるとは限らない(第三の要素 \(z\) が原因となっている可能性がある)」 ということを覚えておいてください。 Tooda Yuuto 相関関係と因果関係の違いについては「 相関関係と因果関係の違い 」の記事でさらにくわしく解説しているので、参考にしてみてください!