投稿日: 2019/10/31 更新日: 2021/07/10 こんにちは、オウチーノニュース編集部です。 近年、空き家が多くなることが、別の大きなトラブルにつながることで問題視されていますが、実際の現状を知らない方が案外多いもの。 このことを理解しないまま問題を無視し、放置していてはいけません。 最新の総務省統計調査結果の数値などを参考にして、空き家問題についてわかりやすく丁寧に解説します。また、空き家を抱えている方に向けての解決策についても併せて説明します。 近年ニュースで話題の空き家問題とは ニュースで目にする空き家問題とは具体的にどのような問題があるのか解説します。 現状空き家率は13. 6%と過去最高 空き家の割合は年々増えている状況で、総務省の平成30年住宅・土地統計調査によると、空き家率は13. 6%と過去最高となっています。これは昭和38年から常に増加し続けている状況です。13.
3%で100戸に2戸程度となり、感覚的には、こちらの方が納得できる数値ではないかと思います。 いずれにしても、空き家率が右肩上がりで年々増加していることは確かですし、マンションやアパートで、「最近空室が増えているな」と感じる方々も多いと思います。空き家問題に対する対応は、避けられない課題であることに違いはありません。 空き家をもたらす根本的な要因は何か それでは、空き家が増加する根本的な要因とは何でしょうか。平成30年の「住宅・土地統計調査」の都道府県別の(広義の)空き家率を見ますと、一番高かったのは山梨県の21. 2%、逆に一番低かったのは埼玉県と沖縄県の10. 2%となっています。また、東北地方の中で山形県が空き家率12.
5%です。 内訳は、以下の通り。 ・賃借用:約429万戸 ・売却用:約31万戸 ・二次的:約40万戸 ・その他:約318万戸 空き家の中でも、増加率は以下のように異なります。 【賃貸用または売却用】 ・2008年:448万戸 ・2013年:460万戸 賃貸・売却の増加率は1. 16倍とゆるやか。増えてはいるものの、それほど多くはありません。 ・2008年:268万戸 ・2013年:318万戸 対して、賃貸も売却もされていない「その他」の空き家の増加率は1. 5倍。 空き家全体の3分の1(39%)と、高い割合を占めています。 そして空き家は東京など首都圏より、地方に多い傾向です。 全国の中でも、空き家の多い地域は以下の3つ。 【平均的に空き家の多い都道府県(全国平均13. 5%)】 ・山梨県:22. 0% ・長野県:19. 8% ・和歌山県:18. 1% 【「その他」の空き家が多い都道府県(全国平均5. 3%)】 ・鹿児島県:11. 0% ・高知県:10. 6% ・奈良県:10. 1% この3県は、空き家の割合が10%を超えています。 このように全国的に空き家が増えており、特に地方に集中しているようです。 空き家問題の現状:腐朽・破損している住宅が55% 続いては、国土交通省の「空き家所有者実態調査」の集計結果を見ていきましょう。 先ほど紹介した空き家の状態を見ると、以下の結果が明らかになりました。 【腐朽・破損している住宅の割合】 ・屋根の変形や柱の傾きなどが生じている:22. 4% ・住宅の外回りや室内に全体的に腐朽・破損がある:0. 空き家問題の現状と対策 論文. 7% ・住宅の外回りや室内に部分的に腐朽・破損がある:31. 6% ・腐朽・破損なし:39. 2% ・不詳:6. 1% また管理頻度は、以下の通りです。 【管理頻度(利用状況別)】 ・ほぼ毎日:15. 5% ・週に1〜数回:19. 1% ・月に1〜数回:36. 4% ・年に1〜数回:24. 7% ・不詳:4.
お礼日時: 2013/3/2 22:19
一緒に解いてみよう これでわかる! 例題の解説授業 「四分位範囲」 と 「四分位偏差」 を求める問題だね。ポイントは次の通り。まずは、四分位数を求めてから、 「四分位範囲」 と 「四分位偏差」 の値を出そう。 POINT 「四分位範囲」 や 「四分位偏差」 を求めるためには、 「四分位数」 が分かっていないといけないね。まずは、データを 小さい順 に並べ直そう。 67/ 70 /78/ 80 /88/ 92 /98 となるから、 四分位数は、 Q 1 =70(人) Q 2 =80(人) Q 3 =92(人) だね。 四分位数が求められたら、(四分位範囲)=Q 3 -Q 1 の公式で値を求めよう。(四分位偏差)は、(四分位範囲)を2で割ればOKだね。 「四分位範囲」 や 「四分位偏差」 を答える際は、 単位 をつけることにも注意。この問題の場合、単位は 「人」 だね。 答え 「四分位範囲」 は 22人 、 「四分位偏差」 は 11人 だね。 来店客数は、中央値80人を基準に、 「大まかには、上下に11人くらいのバラツキ方をしている」 といった感じで、データを読むことができるんだ。
subs ([( mu, 0, ), ( sigma, 1, ), ]) IQR_N_0_1 2 \sqrt{2} \operatorname{erfinv}{\left(\frac{1}{2} \right)} ここで 正規四分位範囲 $\mathrm{NIQR}$ について考える。 $\mathrm{NIQR} = \frac{\mathrm{IQR}}{\mathrm{IQR} {\mathcal{N}(0, 1)}}$ であるから、これを $\mathrm{IQR}$ について解いた $\mathrm{IQR} = \mathrm{NIQR} \cdot \mathrm{IQR} {\mathcal{N}(0, 1)}$ を先の方程式に代入する。 あーもうめちゃくちゃだよ 。 Qiita くん、パーサはちゃんと作ろう! $$\mathrm{NIQR} = \frac{\mathrm{IQR}}{\mathrm{IQR}_{\mathcal{N}(0, 1)}}$$ であるから、これを $\mathrm{IQR}$ について解いた $\mathrm{IQR} = \mathrm{NIQR} \cdot \mathrm{IQR}_{\mathcal{N}(0, 1)}$ を先の方程式に代入する。 NIQR = Symbol ( ' \\ mathrm{NIQR}', positive = True) eq_niqr = eq_iqr. subs ( IQR, NIQR * IQR_N_0_1) eq_niqr \operatorname{erf}{\left(\frac{\mathrm{NIQR} \operatorname{erfinv}{\left(\frac{1}{2} \right)}}{\sigma} \right)} - \frac{1}{2} 最後に、この方程式を $\mathrm{NIQR}$ について解く。 NIQR_N = solve ( eq_niqr, NIQR)[ 0] NIQR_N \sigma 見事、 正規分布の正規四分位範囲が標準偏差に等しい ことが証明できた。 おまけ SymPy は 式を任意精度で計算する こともできる。 前回の記事 で Wikipedia から引っ張ってきた値で決め打ちしていた「 標準正規分布における四分位範囲 」を 500 桁まで計算してみよう。 IQR_N_0_1.
個人的見解です。 参考書を見返したり、記憶を遡ったり(センター対策しかしておらず、1Aに最近触れてないので)しましたが、質問者さんが発見された表記は間違いではないか、と思います。詳しくは先生などに聞いたほうがよろしいかもしれません。 それから、何をしたいのか(偏差の意味)についてですが、これは極端な値を除いた値を求めるためです。 データの両極端には極端に大きかったり小さかったりするものが存在することがあります。 そのような値に引きずられることなく、中央値に近いデータだけ取り出す、と考えると良いかと思います。