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- としみ とこたに
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1 平成 26 年度 使用済家電 4 品目の経過年数等調査 ( 概要版 ) 215 年 3 月みずほ情報総研株式会社
2 概要 2 1. エアコン 冷蔵庫 冷凍庫及び洗濯機 衣類乾燥機については 経過年数の推移に 過去と比較して特に変化は見られない ワイブル平均が最も大きい品目は冷蔵庫 冷凍庫 (15.9 年 ) 最も小さい品目は洗濯機 衣類乾燥機 (11.2 年 ) で 両者の差は 4.7 年となった その結果 排出分布の標準偏差は 最も大きい冷蔵庫 冷凍庫 (7.2 年 ) 最も小さい斜めドラム式洗濯機 (3.6 年 ) とで 2 倍程度の違いとなった ( 冷蔵庫 冷凍庫の標準偏差は平均値 ±7.2 年以内 斜めドラム式洗濯機は平均値 ±3.6 年以内にデータの約 3 分の 2 が含まれることを示している ) 洗濯機は 種類別に差が見られるので 今後は種類別に重きを置いた調査 分析を実施すべきである ブラウン管テレビは既に製造を終え またケーブルテレビのアナデジ変換も終了したことから 故障等による排出を前提としたワイブル分布に基づく分析には馴染まないため 補正を行った また 液晶 プラズマ式テレビは 発売後の経過期間が短いため ワイブル分布に基づく分析を実施するに足るデータが得られていない 2. エアコン 冷蔵庫 冷凍庫及び洗濯機 衣類乾燥機についての H31 年度までの排出台数推計結果は エアコンが約 5% 増 他の 2 品目はほぼ横這いとの結果となった 3. ブラウン管テレビの H27~H31 年度の総排出台数推計は 1,155 万台となった (@231 万台 / 年 ) ケーブルテレビのアナデジ変換サービス終了後 どのようなパターンで排出されるかを推測するためには 他の方法による調査が必要である
3 調査内容 3 本調査は家電リサイクルにおける使用済家電 4 品目の平均排出年数 ( ワイブル平均 ) 1) 排出台数 2) 回収台数 3) 回収率 4) 等の基礎的な知見を得ることを目的とし 平成 13 年度より継続して実施されている 具体的には 使用済家電 4 品目について 以下の推計を実施している (1) 実績の推計 1 排出分布 ワイブル平均 平成 27 年 1 月において 家電リサイクル法の下で再商品化等実施者がリサイクルプラントで回収した使用済家電 4 品目の経過年数をサンプル調査により取得する ( サンプル数はAグループ Bグループのリサイクルプラントで同数とする ) このサンプルの経過年数と出荷台数( 統計値 ) より 排出分布 ( ワイブル分布を仮定した経過年数別の排出率 5) 及びワイブル平均を推計する 2 排出台数 回収率 排出分布と出荷台数より排出台数を推計し 排出台数と回収台数より回収率を推定する (2) 将来推計 ( 排出台数 回収台数 ) (1)1で推定した排出分布を所与とし 将来の出荷台数 回収率を想定した上で 将来( 平成 31 年度まで ) の使用済家電製品の排出台数及び回収台数を推計する 1) 平均排出年数 : 製品が製造されてから排出されるまでの平均的な経過年数 本調査では排出分布として仮定するワイブル分布の平均値で定義していることから過年度調査において ワイブル平均 と記してきたため 本資料でも以後はワイブル平均と記す 2) 排出台数 : 出荷から一定期間が経過した後に排出される使用済家電の台数 統計的な捕捉は不可 3) 回収台数 : 再商品化等実施者が運営するリサイクルプラントで回収された使用済家電の台数 4) 回収率 : 回収台数 排出台数 1 5) 排出率 : 経過年 t 年の排出率 = 経過年数 t 年の排出台数 t 年前の出荷台数
4 調査内容 4 (3) サンプル数本調査で利用したサンプル数は以下の通り エアコン ブラウン管式テレビ 冷蔵庫 冷凍庫 洗濯機 衣類乾燥機 液晶 プラズマ式テレビ Aグループ Bグループ 合計 サンプル数は 原則として グループ別で同数としたが 洗濯機 衣類乾燥機についてはタイプ別の分析を実施するため B グループで取得したサンプルの全数を利用した
5 品目別の推計項目 5 品目 (1) 実績の推計 (H13~H15 H17~H26) 排出分布 ワイブル平均 排出台数 回収率 (2) 将来推計 (H27~H31) 排出台数 回収台数 (1)(2) の排出台数推計時に仮定する排出分布 エアコン (A) 冷蔵庫 冷凍庫 (A) 洗濯機 衣類乾燥機 (A) 斜めドラム式洗濯機 (B) H13~H18 (A) ブラウン管式テレビ H19~ (C) 液晶 プラズマ式テレビ 以下の 2 ケースで推計 洗濯機 衣類乾燥機のもの 斜めドラム式洗濯機のもの ブラウン管式テレビ (H18) のもの ブラウン管式テレビ (H18) のもの ( 注 ) : 実施 : 参考扱い : 推計不可 括弧内 A B C は推計方法 (27 28 ページを参照 ) を表す
6 今年度からの変更点 6 (1) サンプルの経過年数を +.5 年に変更 本調査におけるサンプリングの時期は 1 月であるが 前年の 1 月に製造され 既に製造から 1 年経過している製品もゼロ年とカウントしてきたことに鑑み 本年度調査より サンプルの経過年数は 製造年 - 調査年 +.5 年 とした ( 過去データについても 遡及して修正している ) (2) ワイブル分布への当てはめ方法を変更 本年度から 形状変数 尺度変数算出の正確化を図るため ワイブル分布を直線に変換し その傾きによって形状変数を求めた後に 尺度変数を求める方法に変更した
7 実績の推計
8 ワイブル平均の推計結果 ( 平成 26 年度 ) 8 品目 ワイブル平均 ( 年 ) ( 平均排出年数 ) サンプル平均 ( 年 ) エアコン 14.4(5.) 14.7(4.6) 冷蔵庫 冷凍庫 15.9(7.2) 16.4(6.8) 洗濯機 衣類乾燥機 11.2(5.6) 11.8(5.6) 斜めドラム式洗濯機 9.1(3.6) 8.5(2.8) ブラウン管式テレビ 12.8(5.7) 15.5(4.9) 液晶 プラズマ式テレビ ー 7.7(2.4) ( 注 ) 括弧内は標準偏差 斜体は参考値
9 排出分布の推計結果 ( 平成 26 年度 ) 9 エアコン 冷蔵庫 冷凍庫 1.% 1.% 9.% 9.% 8.% 8.% 7.% 7.% 排出率 6.% 5.% 4.% 排出率 6.% 5.% 4.% 3.% 3.% 2.% 2.% 1.% 1.%.% 経過年数.% 経過年数 ブラウン管式テレビ 洗濯機 衣類乾燥機 1.% 1.% 9.% 9.% 8.% 8.% 7.% 7.% 排出率 6.% 5.% 排出率 6.% 5.% 4.% 4.% 3.% 3.% 2.% 2.% 1.% 1.%.% 経過年数.% 経過年
10 ワイブル平均 サンプル平均の経年変化 ( エアコン ) 1 エアコンのワイブル平均は減少傾向にある 平成 13 年 16.3 平成 14 年 平成 15 年 平成 16 年 15.3 平成 17 年 ワイブル平均 15.3 平成 18 年 16.3 平成 19 年 15.6 平成 2 年 15. 平成 21 年 y =.745x R² = 平成 22 年 15. 平成 23 年 15.3 平成 24 年 平成 25 年平成 26 年 平成 13 年 平成 14 年 14.4 平成 15 年 平成 16 年 平成 13 年 平成 14 年 平成 15 年 平成 16 年 サンプル平均 14.5 平成 17 年 平成 18 年 y =.769x R² = 平成 19 年 平成 2 年 14.9 平成 21 年 平成 22 年 平成 23 年 15.4 平成 24 年 平成 25 年 サンプル平均とワイブル平均の比較 平成 17 年 平成 18 年 平成 19 年 平成 2 年 サンプル平均 ワイブル平均 平成 21 年 平成 22 年 平成 23 年 平成 24 年 平成 26 年 平成 25 年 平成 26 年
11 ワイブル平均 サンプル平均の経年変化 ( 冷蔵庫 冷凍庫 ) 11 冷蔵庫 冷凍庫はワイブル平均は増加傾向にある ワイブル平均 y =.1195x R² = y =.1439x R² = 平成 13 年 平成 14 年 14.8 平成 15 年 平成 16 年 サンプル平均 平成 17 年 平成 18 年 平成 19 年 15.1 平成 2 年 平成 21 年 平成 22 年 平成 23 年 15.5 平成 24 年 サンプル平均とワイブル平均の比較 平成 25 年 平成 26 年 平成 13 年 平成 14 年 平成 15 年 平成 16 年 平成 17 年 平成 18 年 平成 19 年 平成 2 年 平成 21 年 平成 22 年 平成 23 年 平成 24 年 平成 25 年 平成 26 年 17. サンプル平均 ワイブル平均 平成 13 年 平成 14 年 平成 15 年 平成 16 年 平成 17 年 平成 18 年 平成 19 年 平成 2 年 平成 21 年 平成 22 年 平成 23 年 平成 24 年 平成 25 年 平成 26 年
12 ワイブル平均 サンプル平均の経年変化 ( 洗濯機 衣類乾燥機 ) 12 洗濯機 衣類乾燥機のワイブル平均は横ばいである 平成 13 年 平成 14 年 平成 15 年 平成 16 年 平成 17 年 ワイブル平均 11.7 平成 18 年 11.9 平成 19 年 平成 2 年 平成 21 年 12. 平成 22 年 y =.78x R² = 平成 23 年 11.3 平成 24 年 11.6 平成 25 年 11.2 平成 26 年 平成 13 年 y =.266x R² = 平成 14 年 11.7 平成 15 年 平成 16 年 11.8 平成 17 年 平成 18 年 平成 13 年 平成 14 年 平成 19 年 平成 2 年 平成 21 年 平成 22 年 12.8 平成 23 年 平成 24 年 12.4 平成 25 年 11.8 平成 26 年 平成 15 年 サンプル平均 ワイブル平均 平成 16 年 サンプル平均 サンプル平均とワイブル平均の比較 平成 17 年 平成 18 年 平成 19 年 平成 2 年 平成 21 年 平成 22 年 平成 23 年 平成 24 年 平成 25 年 平成 26 年
13 ワイブル平均 サンプル平均の経年変化 ( ブラウン管式テレビ ) 13 ブラウン管式テレビは地上アナログ放送の停波の影響を受けて出荷が終了しており 平成 19 年以降は分析に必要なデータが揃わないため 推計を行っていない なお サンプル平均は P.293 の状況にあるため伸びている 16.5 ワイブル平均 サンプル平均 y =.1566x R² = 平成 13 年平成 14 年 12.7 平成 15 年 平成 16 年 13. 平成 17 年 13.2 平成 18 年 平成 19 年 y =.567x R² =.486 平成 2 年 平成 21 年 平成 22 年 平成 23 年 平成 24 年 平成 25 年 平成 26 年 平成 13 年平成 14 年平成 15 年平成 16 年平成 17 年平成 18 年平成 19 年平成 2 年平成 21 年平成 22 年平成 23 年平成 24 年平成 25 年平成 26 年 サンプル平均とワイブル平均の比較 サンプル平均 1.5 ワイブル平均 9.5 平成 13 年平成 14 年平成 15 年平成 16 年平成 17 年平成 18 年平成 19 年平成 2 年平成 21 年平成 22 年平成 23 年平成 24 年平成 25 年平成 26 年
14 ワイブル平均 サンプル平均の経年変化 ( 液晶 プラズマ式テレビ ) 液晶 プラズマ式テレビは 発売後の経過期間が短く 分析に足るデータが得られていないため 排出分布及びワイブル平均の推計は実施していないため サンプル平均のみを示す ( サンプルの経過年数調査は平成 21 年以降から実施 ) 12. サンプル平均 y =.3655x R² = 平成 13 年 平成 14 年 平成 15 年 平成 16 年 平成 17 年 平成 18 年 平成 19 年 平成 2 年 平成 21 年 平成 22 年 平成 23 年 平成 24 年 平成 25 年 平成 26 年
15 ワイブル平均の標準偏差の経年変化 15 ワイブル平均の標準偏差の大きさは 平成 21 年度以降では概ね冷蔵庫 冷凍庫 エアコン 洗濯機 衣類乾燥機の順である 洗濯機 衣類乾燥機は緩やかな増加傾向にあるが 冷蔵庫 冷凍庫とエアコンには顕著な傾向は見られない 平成 26 年度は エアコンと冷蔵庫 冷凍庫で大きな変化が見られる エアコンは昨年度までと比較して急激に小さくなり 冷蔵庫 冷凍庫は急激に大きくなっている この変化が一過性のものであるか否かは 来年度以降の結果も見ないと判断できない なお この時期は消費税増税を実施されているが それとの関連性があるか不明である エコポイント制度実施期間 ( エアコン 冷蔵庫が対象 ) 消費税 8% 増税 6. ワイブル平均の標準偏差 エアコン冷蔵庫 冷凍庫洗濯機 衣類乾燥機ブラウン管式テレビ
16 排出台数と回収率 ( エアコン ) 16 エアコンの排出台数は 過去の出荷台数の増加トレンドの影響により 増加トレンドにある 平成 22 年度の回収台数の増加は平成 21 年 5 月 ~ 平成 23 年 3 月まで実施されたエコポイント制度の影響 平成 25 年度のそれは平成 26 年 4 月に実施された消費税増税前の駆け込み需要の影響と考えられる 1, 9, 8, 7, エコポイント制度実施期間消費税 8% 1% 増税 9% 8% 7% 台数 ( 千台 ) 6, 5, 4, 3, 2, 3% 34% 31% 33% 35% 31% 32% 32% 33% 48% 35% 34% 43% 31% 6% 5% 4% 3% 2% 1, 1% % 平成 12 年 平成 14 年 平成 16 年 平成 18 年 平成 2 年 平成 22 年 平成 24 年 平成 26 年 出荷台数 回収台数 排出台数 回収率
17 排出台数と回収率 ( 冷蔵庫 冷凍庫 ) 17 冷蔵庫 冷凍庫の排出台数は大きな変化は見られない 平成 22 年度の回収台数の増加は平成 21 年 5 月 ~ 平成 23 年 3 月まで実施されたエコポイント制度の影響 平成 25 年度のそれは平成 26 年 4 月に実施された消費税増税前の駆け込み需要の影響と考えられる 6, エコポイント制度実施期間 1% 消費税 8% 増税 9% 台数 ( 千台 ) 5, 4, 3, 52% 6% 62% 64% 64% 61% 6% 59% 66% 73% 61% 62% 73% 6% 8% 7% 6% 5% 4% 2, 3% 1, 2% 1% % 平成 12 年 平成 14 年 平成 16 年 平成 18 年 平成 2 年 平成 22 年 平成 24 年 平成 26 年 出荷台数 回収台数 排出台数 回収率
18 排出台数と回収率 ( 洗濯機 衣類乾燥機 ) 18 洗濯機 衣類乾燥機は排出台数は大きな変化は見られない 平成 25 年度の回収台数の増加は平成 26 年 4 月に実施された消費税増税前の駆け込み需要の影響と考えられる 6, 1% 消費税 8% 増税 9% 台数 ( 千台 ) 5, 4, 3, 2, 39% 49% 53% 56% 59% 59% 58% 57% 63% 64% 65% 65% 73% 65% 8% 7% 6% 5% 4% 3% 1, 2% 1% % 平成 12 年 平成 14 年 平成 16 年 平成 18 年 平成 2 年 平成 22 年 平成 24 年 平成 26 年 出荷台数 回収台数 排出台数 回収率
19 排出台数と回収台数 ( 斜めドラム式洗濯機 ) 19 斜めドラム式洗濯機の排出台数は急速に増加 平成 26 年度は 3 万台 ~4 万台程度と推定される 斜めドラム式洗濯機の回収率が洗濯機 衣類乾燥機全体と同程度であると仮定すると 回収台数は平成 26 年度に 2 万台 ~3 万台程度と推定される 台数 ( 千台 ) 方式 A 洗濯機 衣類乾燥機の排出分布 ( 平成 26 年度のワイブル平均は 11.2 年 ) に基づく推計 59% 59% 58% 57% 63% 64% 65% 65% 73% 65% % 平成 16 年 平成 18 年 平成 2 年 平成 22 年 平成 24 年 平成 26 年 出荷台数回収台数排出台数回収率 1% 9% 8% 7% 6% 5% 4% 3% 2% 1% 台数 ( 千台 ) 方式 B 斜めドラム式洗濯機の排出分布 ( 平成 26 年度のワイブル平均は 9.1 年 ) に基づく推計 59% 59% 58% 57% 63% 64% 65% 65% 73% 65% % 平成 16 年 平成 18 年 平成 2 年 平成 22 年 平成 24 年 平成 26 年 出荷台数回収台数排出台数回収率 1% 9% 8% 7% 6% 5% 4% 3% 2% 1% ( 注 1) 方式 A と方式 B の推計方法については ページを参照 ( 注 2) 回収率を洗濯機 衣類乾燥機と同じとして 推計した排出台数に回収率を乗じて回収台数を推計した
20 排出台数と回収率 ( ブラウン管式テレビ ) 2 ブラウン管テレビの排出台数は 平成 23 年 7 月の地上アナログ放送終了の影響を受けて平成 21 年 ~ 平成 23 年度に急激な増加がみられたが 平成 24 年度は大きく減少し その後も減少傾向となっている 25, 地上アナログ放送終了 1% 消費税 8% 増税 2, エコポイント制度実施期間 9% 8% 台数 ( 千台 ) 15, 1, 42% 41% 43% 43% 46% 52% 61% 65% 72% 63% 64% 6% 56% 7% 6% 5% 4% 36% 3% 5, 2% 1% % 平成 12 年 平成 14 年 平成 16 年 平成 18 年 平成 2 年 平成 22 年 平成 24 年 平成 26 年 出荷台数 回収台数 排出台数 回収率
21 排出台数と回収率 ( 液晶 プラズマ式テレビ ) 21 液晶 プラズマ式テレビは平成 23 年 7 月の地上アナログ放送終了の影響を受けて 平成 21 年 ~ 平成 23 年度に急激な出荷台数の増加がみられた 平成 24 年度に出荷台数は大きく落ち込んだが 排出台数は増加している 3, 1% 消費税 8% 増税 25, エコポイント制度実施期間 地上アナログ放送終了 9% 8% 2, 67% 7% 台数 ( 千台 ) 15, 1, 32% 43% 25% 27% 25% 6% 5% 4% 3% 5, 2% 1% % 平成 12 年 平成 14 年 平成 16 年 平成 18 年 平成 2 年 平成 22 年 平成 24 年 平成 26 年 出荷台数 回収台数 排出台数 回収率 液晶 プラズマ式テレビは平成 21 年度より調査対象としている
22 将来推計
23 将来の排出台数 回収台数の推計 ( エアコン 冷蔵庫 冷凍庫 洗濯機 衣類乾燥 ) 23 エアコンは徐々に平成 26 年度から平成 31 年度までに排出台数が約 5% 増加すると推計される これは出荷台数が 8 年代から 9 年代にかけて増加した影響である 冷蔵庫 冷凍庫 洗濯機 衣類乾燥機については 平成 26 年度と同水準の排出量と推計された 8, 7, エコポイント制度実施期間 消費税 8% 増税 排出台数回収台数 3,5 消費税 8% 増税 将来推計値エコポイント制将来推計値 4, 度実施期間 6, 3, 5, 4, 3, 2, 2,5 2, 1,5 1, 1, 平成 13 年度平成 14 年度平成 15 年度平成 16 年度平成 17 年度平成 18 年度平成 19 年度平成 2 年度平成 21 年度平成 22 年度平成 23 年度平成 24 年度平成 25 年度平成 26 年度平成 27 年度平成 28 年度平成 29 年度平成 3 年度平成 31 年度 ( 単位 : 千台 ) 5 平成 13 年度平成 14 年度平成 15 年度平成 16 年度平成 17 年度平成 18 年度平成 19 年度平成 2 年度平成 21 年度平成 22 年度平成 23 年度平成 24 年度平成 25 年度平成 26 年度平成 27 年度平成 28 年度平成 29 年度平成 3 年度平成 31 年度 ( 単位 : 千台 ) エアコン冷蔵庫 冷凍庫洗濯機 衣類乾燥機 エアコン冷蔵庫 冷凍庫洗濯機 衣類乾燥機
24 将来の排出台数 回収台数の推計 ( 斜めドラム式洗濯機 ) 排出台数 回収台数は増加傾向となり 平成 31 年度の排出量は平成 26 年度の約 1.4~1.6 倍程度になると推計された 7 消費税 8% 増税 排出台数回収台数 将来推計値 45 消費税 8% 増税 将来推計値 平成 13 年度 平成 14 年度 平成 15 年度 平成 16 年度 平成 17 年度 平成 18 年度 平成 19 年度 平成 2 年度 平成 21 年度 平成 22 年度 平成 23 年度 平成 24 年度 平成 25 年度 平成 26 年度 平成 27 年度 平成 28 年度 平成 29 年度 平成 3 年度 平成 31 年度 ( 単位 : 千台 ) 平成 13 年度 平成 14 年度 平成 15 年度 平成 16 年度 平成 17 年度 平成 18 年度 平成 19 年度 平成 2 年度 平成 21 年度 平成 22 年度 平成 23 年度 平成 24 年度 平成 25 年度 平成 26 年度 平成 27 年度 平成 28 年度 平成 29 年度 平成 3 年度 平成 31 年度 ( 単位 : 千台 ) 方式 A 方式 B 方式 A 方式 B 方式 A: 洗濯機 衣類乾燥機の排出分布 ( 平成 26 年度のワイブル平均は 11.2 年 ) に基づく推計方式 B: 斜めドラム式洗濯機の排出分布 ( 平成 26 年度のワイブル平均は 9.1 年 ) に基づく推計 ( 注 ) 方式 A と方式 B の推計方法については ページを参照 24
25 将来の排出台数 回収台数の推計 ( テレビ ) ブラウン管式テレビの排出台数は平成 26 年度以降では減少傾向であり 平成 31 年度の排出台数は平成 26 年度の約 6 割になると推計された 逆に 液晶 プラズマ式テレビの排出台数は増加傾向であり 平成 31 年度の排出台数は平成 26 年度の約 2 倍になると推計された 排出台数回収台数 3, 25, 2, 15, 1, 5, エコポイント制度実施期間 将来推計値 地上アナログ放送終了 2, 15, 1, 5, エコポイント制度実施期間 将来推計値 地上アナログ放送終了 平成 13 年度 平成 14 年度 平成 15 年度 平成 16 年度 平成 17 年度 平成 18 年度 平成 19 年度 平成 2 年度 平成 21 年度 平成 22 年度 平成 23 年度 平成 24 年度 平成 25 年度 平成 26 年度 平成 27 年度 平成 28 年度 平成 29 年度 平成 3 年度 平成 31 年度 ( 単位 : 千台 ) ブラウン管式テレビ液晶 プラズマ式テレビ 25 平成 13 年度 平成 14 年度 平成 15 年度 平成 16 年度 平成 17 年度 平成 18 年度 平成 19 年度 平成 2 年度 平成 21 年度 平成 22 年度 平成 23 年度 平成 24 年度 平成 25 年度 平成 26 年度 平成 27 年度 平成 28 年度 平成 29 年度 平成 3 年度 平成 31 年度 ( 単位 : 千台 ) ブラウン管式テレビ液晶 プラズマ式テレビ
26 推計方法
27 排出分布 ワイブル平均の推計 1 27 ( 方法 A: 製品化後に十分な年数が経過した場合 ) 家電製品は 出荷後 4 年以内にすべて廃棄されるものと仮定し サンプルの経過年数データより 以下の式で排出率 (Wi) を推計する Wi: 排出分布 ( 経過年数 i の排出率 ) Ni: サンプル中の経過年数 i の個数 Pi: 経過年数 i に相当する年の出荷台数 i: 製造年からの経過年数 排出分布 (Wi) を残存曲線 (Ri) に変換する 1 Ri: 残存分布 ( 経過年数 i の残存率 ) 平滑化した残存曲線 (Ri) をワイブル分布に基づく以下の残存曲線に当てはめ 形状変数 (a) 尺度変数 (b) ワイブル平均 (L) を推計する 1 L a Γ 1 1/ F(t): ワイブル累積分布関数 ( 経過年数 t の累積排出率 ) R(t): 経過年数 t 年の残存曲線 Γ: ガンマ関数 a: 尺度変数 b: 形状変数 L: ワイブル平均 ( 平均排出年数 ) t: 出荷からの経過年数 当てはめは まず残存曲線を直線に変換し 直線の傾きからパラメータ b を推計する 次に残存曲線にパラメータ b を代入し 最小二乗法によりパラメータ a を推計する 残存分布 (Ri) に対して前後 3 年の移動平均による平滑化を 2 回行う 1 ln ln
28 排出分布 ワイブル平均の推計 2 28 ( 方法 B: 製品化から間もない場合 ) ( 方法 C: 製造終了から一定の年数が経過した場合 ) 製品化から間もない場合 合計で 1 と見なせる Ni/Pi が揃わないため 方法 A が適用できない そこで回収台数の実績 (S) に対し 回収率 (U) を仮定し 排出台数 (E) を推定する 次に 排出台数 E にサンプルの経過年数別の台数割合 (Ni/N) を乗じて 排出台数 Ei を推定する Ei を Pi で除したものを 排出分布 (Wi) とする E: 当該年における総排出台数 S: 当該年の回収台数の実績 U: 回収率 ( 仮定する ) Ei: 経過年数 i の排出台数 ( 観測できない ) N: サンプルの総台数 Ni: サンプルの経過年数 i の台数 Wi: 排出分布 ( 経過年数 i の排出率 ) Pi: 経過年数 i に相当する年の出荷台数 i: 製造年からの経過年数 以降は方法 A と同じである 製造終了した製品の場合 直近年の排出率が正確に得られない 従って 経過年数が低い排出率については 製造終了する以前の過年度の排出率にて代替した 暦年 経過年サンプル数 ( 台 ) 出荷台数 ( 千台 ) Ni/Pi 排出率 i Ni Pi Ni/Pi %.% %.% %.% %.% %.% % 19.7% % 21.88% % 5.13% ,856.65% 5.18% ,982.5% 4.2% 暦年 経過年サンプル数 ( 台 ) 出荷台数 ( 千台 ) Ni/Pi 排出率 i Ni Pi Ni/Pi Wi %.% %.5% %.89% %.5% % 1.41% % 2.42% % 2.64% % 4.2% ,856.65% 8.4% ,982.5% 6.52% 直近年の排出率が正確に得られない 製造終了する以前の過年度の排出率にて代替
29 ワイブル平均と サンプルの経過年数の平均値 との違い 29 サンプルの経過年数の平均値 ( 以下 サンプル平均 ) は出荷台数の多寡に影響されるが ワイブル平均 ( 平均排出年数 ) は出荷台数の多寡には影響されない 出荷台数 出荷台数 出荷台数 年 年 年 平均の年数 ワイブル平均 サンプル平均 平均の年数 ワイブル平均 = サンプル平均 平均の年数 サンプル平均 ワイブル平均 年 年 年 1 出荷台数の増加期 ( 例 ) エアコン 2 出荷台数の安定期 ( 例 ) 冷蔵庫 冷凍庫 3 出荷台数の減少期 ( 例 ) ブラウン管テレビ
30 品目別の出荷台数 3 ( 単位 : 千台 ) 1, エアコン ( 単位 : 千台 ) 7, 洗濯機 衣類乾燥機 9, 8, 7, 6, 5, 6, 4, 5, 4, 3, 3, 2, 2, 1, 1, ( 単位 : 千台 ) 6, 5, 冷蔵庫 冷凍庫 ( 単位 : 千台 ) 3, 25, 合計全自動洗濯機ドラム式二槽式衣類乾燥機 テレビジョン 4, 2, 3, 15, 2, 1, 1, 5, 合計冷蔵庫冷凍庫 合計ブラウン管式テレビ液晶 プラズマ式テレビ
31 排出台数 回収率 ( 実績 ) 31 エアコン 出荷台数 (P) (~ 平成 26 年 ) ( 一社 ) 日本冷凍空調工業会の国内出荷実績 E t :t 年の排出台数 U t :t 年の回収率 Wi t :t 年の排出分布 ( 経過年数 i 年の排出率 ) P t :t 年の出荷台数 S t : t 年の回収台数 本調査の推計値 排出分布 (W) 回収台数 (S) 家電製品協会資料 冷蔵庫 冷凍庫 本調査の推計値 家電製品協会資料 洗濯機 衣類乾燥機 ( 一社 ) 日本電気工業会の国内出荷実績 本調査の推計値以下の2ケースで推計 家電製品協会資料 斜めドラム式洗濯機 洗濯機 衣類乾燥機のもの ( 注 ) 斜めドラム式洗濯機のもの ブラウン管式テレビ 液晶 プラズマ式テレビ ( 一社 ) 電子情報技術産業協会の国内出荷実績 本調査の推計値 (H18 年以降は H18 年値 ) 本調査におけるブラウン管テレビの推計値 (H18 年以降は H18 年値 ) 家電製品協会資料 家電製品協会資料 ( 注 ) 斜めドラム式洗濯機は この区分で回収台数を捕捉していないため回収率は推計できない 逆に 回収率が洗濯機 衣類乾燥機全体と同じと仮定し 排出台数 回収率より回収台数を推計した
32 排出台数 回収率 ( 実績 ): ブラウン管式テレビの排出台数の補正 32 ブラウン管式テレビ ( 以下 B テレビ ) については 平成 23 年度 7 月の地上アナログ放送の終了や平成 21 年 5 月から平成 23 年 3 月まで実施されたエコポイント制度による影響を受けたと考えられる急激な排出台数の増加があった この急激な排出台数の増加は 故障等による排出を前提としたワイブル分布で推計することはできない したがって 上記のイベントが起きた期間について 以下のように排出台数 残存台数の補正を行った 1B テレビの排出台数が増加した年度 ( 以下 増加年度 ) を各種統計より 平成 21 年 ~ 平成 23 年度 と推定 2 平成 2 年度の残存台数を推計 3 各増加年度の B テレビの排出台数を推計 テレビの新規購入及び買増しの台数と B テレビの排出量は等しいと仮定し 以下のように推計 te ne ee te: 増加年度の排出量 ne: 増加年度の通常分の排出量 (H18 年度のワイブル分布を使用 ) ee: 増加年度の増加分の排出量 ne i bf W i i R bfi: 経過年数 i における前年度の残存台数 Wi: 経過年数 i における排出率 bri: 経過年数 i における前年度の残存率 ee S as F i S: 増加年度のテレビ出荷台数 as: テレビ平均出荷台数 (H13 年 ~H19 年 ) i bf i te i i ee ee ne 4 ne i 4 各増加年度の B テレビの残存台数を推計 Fi: 経過年数 i における残存台数 tei: 増加年度の経過年数 i における排出量 5 平成 24 年度以降の排出台数の推計 E i bf W i i br i Ei: 経過年数 i における排出台数 bfi: 経過年数 i における前年度の残存台数 Wi: 経過年数 i における排出率 (H18 年度のワイブル分布を使用 ) bri: 経過年数 i における前年度の残存率 i nei ne
33 排出台数 回収台数 ( 将来推計 ) 33 E t :t 年の排出台数 S t : t 年の回収台数 Wi: 排出分布 ( 経過年数 i 年の排出率 ) P t :t 年の出荷台数 U: 回収率 出荷台数 (P) ( 平成 27 年 ~ 平成 31 年 ) 排出分布 (W) 回収率 (U) エアコン H26 年値 H26 年値で横ばい冷蔵庫 冷凍庫 ( 一社 ) 日本電機工業会の平 H26 年値 H26 年値で横ばい成 26 年度出荷台数 ( 見込値 ) 洗濯機 衣類乾燥機と平成 27 年度出荷台数 ( 推計 H26 年値 H26 年値で横ばい値 ) より伸び率を求め これが以下の2ケースで推計今後一定で推移すると想定斜めドラム式洗濯機 洗濯機 衣類乾燥機(H26 年値 ) 洗濯機 衣類乾燥機と同じ 斜めドラム式洗濯機(H26 年値 ) ブラウン管式テレビ今後の出荷は見込まない H18 年値 H26 年値で横ばい 液晶 プラズマ式テレビ ( 一社 ) 電子情報技術産業協会による平成 27 年から平成 31 年の出荷台数 ( 推計値 ) ブラウン管テレビの H18 年値 H26 年値で横ばい
34 以上 34
概要 2 1. エアコン 冷蔵庫 冷凍庫及び洗濯機 衣類乾燥機については 経過年数の推移に 過去と比較して特に変化は見られない ワイブル平均が最も大きい品目は冷蔵庫 冷凍庫 (15.8 年 ) 最も小さい品目は洗濯機 衣類乾燥機 (11.7 年 ) で 両者の差は 4.1 年となった ワイブル平均の
度 使用済家電 4 品目の経過年数等調査 216 年 5 月 みずほ情報総研株式会社 概要 2 1. エアコン 冷蔵庫 冷凍庫及び洗濯機 衣類乾燥機については 経過年数の推移に 過去と比較して特に変化は見られない ワイブル平均が最も大きい品目は冷蔵庫 冷凍庫 (15.8 年 ) 最も小さい品目は洗濯機 衣類乾燥機 (11.7 年 ) で 両者の差は 4.1 年となった ワイブル平均の大きさは 冷蔵庫
資料３ 既存品目の再商品化等について
資料 3 既存品目の再商品化等について 中央環境審議会廃棄物 リサイクル部会 特定家庭用機器の再商品化 適正処理に関する専門委員会 ( 第 2 回 ) 現行基準設定当時 ( 平成 11 年 ) の考え方 鉄 アルミ 銅及びこれらの化合物を原材料とする部材又は素材 テレビジョン受信機のガラス類及びプリント基板中の金属類を再商品化等の基準の算定根拠として盛り込む 再商品化の実施に当たっての素材回収効率については
( お知らせ ) 家電メーカー各社による家電リサイクル実績の公表について 参考資料 4 平成 19 年 6 月 12 日 ( 火 ) 環境省大臣官房廃棄物 リサイクル対策部企画課リサイクル推進室直通 : 代表 : 室長補佐 : 相澤寛史 ( 内線
( お知らせ ) 家電メーカー各社による家電リサイクル実績の公表について 参考資料 4 平成 19 年 6 月 12 日 ( 火 ) 環境省大臣官房廃棄物 リサイクル対策部企画課リサイクル推進室直通 :03-5501 -3153 代表 :03-3581 -3351 室長補佐 : 相澤寛史 ( 内線 6834 ) 担当 : 風間善之 ( 内線 6836 ) 経済産業省商務情報政策局情報通信機器課環境リサイクル室直通
1. 家電エコポイント制度の概要 目的 1 地球温暖化対策の推進 2 経済活性化 3 地上デジタル放送対応テレビの普及 実施期間 家電エコポイント発行対象期間 : 平成 21 年 5 月 15 日 ~ 平成 23 年 3 月 31 日購入分 家電エコポイント登録申請受付期間 : 平成 21 年 7
家電エコポイント制度の政策効果等について 政策効果 平成 23 年 6 月 14 日環境省 経済産業省 総務省 地上デジタル放送対応テレビを中心に 対象家電 3 品目の販売を押し上げるとともに 省エネ性能の高い製品への買い換えに大きく貢献 地球温暖化対策の推進 の観点 統一省エネラベル 4 相当以上の省エネ家電製品の割合が大きく増加 制度実施期間の省エネ家電製品の普及に伴う CO2 削減効果は約 270
使用済製品等のリユース促進事業研究会（第３回）
リユース推進による環境保全効果について ( 案 ) ~ 消費者アンケート調査による延長使用効果と環境への影響 ~ 資料 2-1 本資料の構成 1. リユースによる延長使用効果... 1 1.1 消費者アンケート調査の概要... 1 1.2 家電製品の調査方法と結果概要... 2 1.3 家具類の調査方法と結果概要... 6 1.4 リユースによる家電製品 家具類の延長使用効果... 9 2. 家電製品
RKC_2013_リサイクル料金一覧.indd
平成 24 年 4 月版からの変更内容 1. エアコンのリサイクル料金改定下記の製造業者等及び指定法人 ( 注 ) がエアコンのリサイクル料金を改定しました ( 指定法人が処理するもののうち 日本電気ホームエレクトロニクス ( 株 ) が製造等したエアコンが廃棄物となったものを除きます ) この料金改定分の製造業者等名は 指定法人 ( その他 ) 同コードは 999 です 日本電気ホームエレクトロニクス
横浜市環境科学研究所
周期時系列の統計解析 単回帰分析 io 8 年 3 日 周期時系列に季節調整を行わないで単回帰分析を適用すると, 回帰係数には周期成分の影響が加わる. ここでは, 周期時系列をコサイン関数モデルで近似し単回帰分析によりモデルの回帰係数を求め, 周期成分の影響を検討した. また, その結果を気温時系列に当てはめ, 課題等について考察した. 気温時系列とコサイン関数モデル第 報の結果を利用するので, その一部を再掲する.
資料 4 平成 26 年報告書に提言された取組のうち 回収率目標達成アクションプラン以外の取組状況について 平成 29 年 12 月 4 日 経 済 産 業 省 環 境 省
資料 4 平成 26 年報告書に提言された取組のうち 回収率目標達成アクションプラン以外の取組状況について 平成 29 年 12 月 4 日 経 済 産 業 省 環 境 省 2. 特定家庭用機器廃棄物の適正処理における具体的な施策 離 ( 島 2 対 ) 策不の法実投施棄対策及び 性 ( の 4 向 ) 上廃棄物処分許可業者による処理状況等の透明 不法投棄され 市町村が回収した特定家庭用機器廃棄物について
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経済学第 3 章の決定とその変化 3.2 需要曲線のシフトと財のの変化 中村学園大学吉川卓也 1 代替財のの変化 みかんのが上昇 ( 低下 ) すると みかんの代替財であるりんごの需要曲線は右 ( 左 ) へシフトする ( 第 2 章 ) 図 3.2は みかんのが上昇したことによりりんごの需要曲線が右シフトしたとき りんごがどのように変化するかを示している みかんの上昇前 : りんごの供給曲線 とりんごの需要曲線
資料４－２ 特定家庭用機器の品目追加・再商品化等基準に関する報告書
資料 4-2 特定家庭用機器の品目追加 再商品化等基準に関する報告書 平成 20 年 9 月産業構造審議会環境部会廃棄物 リサイクル小委員会電気 電子機器リサイクルワーキンググループ家電リサイクル制度における品目追加等検討会 中央環境審議会廃棄物 リサイクル部会 特定家庭用機器の再商品化 適正処理に関する専門委員会 合同会合 - 目次 - 1. 再商品化等基準の在り方 (1) 全体の考え方 (2)
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データ解析特論第 10 回 ( 全 15 回 ) 2012 年 12 月 11 日 ( 火 ) 情報エレクトロニクス専攻横田孝義 1 終了 11/13 11/20 重回帰分析をしばらくやります 12/4 12/11 12/18 2 前回から回帰分析について学習しています 3 ( 単 ) 回帰分析 単回帰分析では一つの従属変数 ( 目的変数 ) を 一つの独立変数 ( 説明変数 ) で予測する事を考える
森林水文 水資源学 2 2. 水文統計 豪雨があった時, 新聞やテレビのニュースで 50 年に一度の大雨だった などと報告されることがある. 今争点となっている川辺川ダムは,80 年に 1 回の洪水を想定して治水計画が立てられている. 畑地かんがいでは,10 年に 1 回の渇水を対象として計画が立て
. 水文統計 豪雨があった時, 新聞やテレビのニュースで 50 年に一度の大雨だった などと報告されることがある. 今争点となっている川辺川ダムは,80 年に 回の洪水を想定して治水計画が立てられている. 畑地かんがいでは,0 年に 回の渇水を対象として計画が立てられる. このように, 水利構造物の設計や, 治水や利水の計画などでは, 年に 回起こるような降雨事象 ( 最大降雨強度, 最大連続干天日数など
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データ解析特論重回帰分析編 2017 年 7 月 10 日 ( 月 )~ 情報エレクトロニクスコース横田孝義 1 ( 単 ) 回帰分析 単回帰分析では一つの従属変数 ( 目的変数 ) を 一つの独立変数 ( 説明変数 ) で予測する事を考える 具体的には y = a + bx という回帰直線 ( モデル ) でデータを代表させる このためにデータからこの回帰直線の切片 (a) と傾き (b) を最小
IT 人材需給に関する調査 ( 概要 ) 平成 31 年 4 月経済産業省情報技術利用促進課 1. 調査の目的 実施体制 未来投資戦略 2017 ( 平成 29 年 6 月 9 日閣議決定 ) に基づき 第四次産業革命下で求められる人材の必要性やミスマッチの状況を明確化するため 経済産業省 厚生労働
IT 人材需給に関する調査 ( 概要 ) 平成 31 年 4 月経済産業省情報技術利用促進課 1. 調査の目的 実施体制 未来投資戦略 2017 ( 平成 29 年 6 月 9 日閣議決定 ) に基づき 第四次産業革命下で求められる人材の必要性やミスマッチの状況を明確化するため 経済産業省 厚生労働省 文部科学省の三省連携で人材需給の試算を行った 試算にあたっては 経済産業省情報技術利用促進課とみずほ情報総研株式会社が事務局となり
タイトル
海外における家電リサイクル制度の 参考資料 3-2 (1) ドイツ廃電気 電子機器法 (ElektroG) ( 欧州 WEEE 指令 ) ( ドイツの例 ) リユース業者 回収拠点に持参 自治体の回収拠点 リサイクル業者 コンテナの利用状況の報告 委託 売却費 登録 委託 売却費 EAR 保証金等 生産者 権限委譲 回収量の算出と回収指導 連邦環境省 モノの流れお金の流れ情報の流れ EAR: 廃電子機器管理機構
【H22】【報告書】排出家電のフロー調査（案）
排出家電のフロー調査 調査報告書 平成 22 年 3 月 15 日 株式会社リサイクルワン 目次 1. 調査の目的... 5 2. 調査手法... 6 2.1 調査手法... 6 2.2 調査対象事業者の抽出方法 送付件数... 7 2.3 回収状況および本標本調査の精度... 10 3. アンケート結果...11 3.1 引越事業者... 11 3.1.1 特定家庭用機器廃棄物の引取りをしている事業者およびその件数...
ワイブル解析による市場故障予測方法の検証
ワイブル解析による市場故障予測方法の検証ミヤチテクノス 渡壁利夫. はじめに市場で同一故障が多発した場合 この先故障が どの程度発生するかが今後の対応において必要な情報となる このため ワイブル型累積ハザード紙で分析し予測している 予測時点でデータの性質や背景を考慮せず推定したワイブル分布からの予測とその後 故障発生が収束した時点での結果が大きく乖離する場合があった そこで その原因を検証し予測をする上での留意すべき点を以下に報告する.
目 次 Ⅰ. 電気機器 電気機器の生産額推移 1 Ⅱ. 重電機器 重電機器の生産額推移 2 年度重電機器生産見通し ( 一覧表 ) 3 Ⅲ. 白物家電機器 白物家電機器の額推移 4 年度白物家電機器見通し ( 一覧表 ) 5 白物家電機器の額推移 6 年度白物家電機器生産見通し ( 一覧表 ) 7
年度 電気機器の見通し資料 年 3 月 一般社団法人日本電機工業会 目 次 Ⅰ. 電気機器 電気機器の生産額推移 1 Ⅱ. 重電機器 重電機器の生産額推移 2 年度重電機器生産見通し ( 一覧表 ) 3 Ⅲ. 白物家電機器 白物家電機器の額推移 4 年度白物家電機器見通し ( 一覧表 ) 5 白物家電機器の額推移 6 年度白物家電機器生産見通し ( 一覧表 ) 7 Ⅳ. 参考資料重電参考資料重電機器受注品
事例8_ホール素子
省エネルギーその 7- ホール素子 ホール IC 1. 調査の目的エアコンの室内機と室外機には空調を行うための FAN 用のモータが搭載されている モータには DC ブラシレスモータと AC モータ ( 誘導モータ ) とがある DC ブラシレスモータを搭載したエアコンはインバータエアコンと呼ばれ 電力の周波数を変えてモータの回転数を制御できることから 非インバータエアコン (AC モータを搭載 )
7. フィリップス曲線 経済統計分析 (2014 年度秋学期 ) フィリップス曲線の推定 ( 経済理論との関連 ) フィリップス曲線とは何か? 物価と失業の関係 トレード オフ 政策運営 ( 財政 金融政策 ) への含意 ( 計量分析の手法 ) 関数形の選択 ( 関係が直線的でない場合の推定 ) 推
7. フィリップス曲線 経済統計分析 ( 年度秋学期 ) フィリップス曲線の推定 ( 経済理論との関連 ) フィリップス曲線とは何か? 物価と失業の関係 トレード オフ 政策運営 ( 財政 金融政策 ) への含意 ( 計量分析の手法 ) 関数形の選択 ( 関係が直線的でない場合の推定 ) 推定結果に基づく予測シミュレーション 物価と失業の関係......... -. -. -........ 失業率
解析センターを知っていただく キャンペーン
005..5 SAS 問題設定 目的 PKパラメータ (AUC,Cmax,Tmaxなど) の推定 PKパラメータの群間比較 PKパラメータのバラツキの評価! データの特徴 非反復測定値 個体につき 個の測定値しか得られない plasma concentration 非反復測定値のイメージ図 測定時点間で個体の対応がない 着目する状況 plasma concentration 経時反復測定値のイメージ図
二次関数 1 二次関数とは ともなって変化する 2 つの数 ( 変数 ) x, y があります x y つの変数 x, y が, 表のように変化するとき y は x の二次関数 といいます また,2 つの変数を式に表すと, 2 y x となりま
二次関数 二次関数とは ともなって変化する つの数 ( 変数 ) x, y があります y 0 9 6 5 つの変数 x, y が, 表のように変化するとき y は x の二次関数 といいます また, つの変数を式に表すと, x となります < 二次関数の例 > x y 0 7 8 75 x ( 表の上の数 ) を 乗して 倍すると, y ( 表の下の数 ) になります x y 0 - -8-8 -
資源有効利用促進法に基づく自主回収及び再資源化の各事業者等による実施状況の公表について
資源有効利用促進法に基づく自主回収及び再資源化の各事業者等による実施状況の公表について 資源有効利用促進法に基づき 事業系パソコンについては製造及び輸入販売事業者に対して 小形二次電池 ( ニカド電池 ニッケル水素電池 リチウム二次電池 小形制御弁式鉛電池 ) については電池の製造及び輸入販売事業者並びに電池使用機器の製造及び輸入販売事業者に対して 平成 13 年 4 月 1 日から自主回収及び再資源化が義務づけられています
RSS Higher Certificate in Statistics, Specimen A Module 3: Basic Statistical Methods Solutions Question 1 (i) 帰無仮説 : 200C と 250C において鉄鋼の破壊応力の母平均には違いはな
RSS Higher Certiicate in Statistics, Specimen A Module 3: Basic Statistical Methods Solutions Question (i) 帰無仮説 : 00C と 50C において鉄鋼の破壊応力の母平均には違いはない. 対立仮説 : 破壊応力の母平均には違いがあり, 50C の方ときの方が大きい. n 8, n 7, x 59.6,
切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. (
統計学ダミー変数による分析 担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ ) 1 切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. ( 実際は賃金を就業年数だけで説明するのは現実的はない
統計トピックスNo.92急増するネットショッピングの実態を探る
平成 28 年 3 月 3 日 統計トピックス No.92 急増するネットショッピングの実態を探る - 家計消費状況調査 平成 26 年全国消費実態調査 の結果から - 世帯におけるインターネットを通じた財 ( 商品 ) やサービスの購入 ( 以下 ネットショッピング という ) が急速に増えてきています このような状況を踏まえ ネットショッピングの実態を正確かつ詳細に把握するため 総務省統計局では家計調査を補完する
2-2 需要予測モデルの全体構造交通需要予測の方法としては,1950 年代より四段階推定法が開発され, 広く実務的に適用されてきた 四段階推定法とは, 以下の4つの手順によって交通需要を予測する方法である 四段階推定法将来人口を出発点に, 1 発生集中交通量 ( 交通が, どこで発生し, どこへ集中
資料 2 2 需要予測 2-1 需要予測モデルの構築地下鉄などの将来の交通需要の見通しを検討するに当たっては パーソントリップ調査をベースとした交通需要予測手法が一般的に行われている その代表的なものとしては 国土交通省では 近畿圏における望ましい交通のあり方について ( 近畿地方交通審議会答申第 8 号 ) ( 以下 8 号答申 と略す ) などにおいて 交通需要予測手法についても検討が行われ これを用いて提案路線の検討が行われている
１．民営化
参考資料 最小二乗法 数学的性質 経済統計分析 3 年度秋学期 回帰分析と最小二乗法 被説明変数 の動きを説明変数 の動きで説明 = 回帰分析 説明変数がつ 単回帰 説明変数がつ以上 重回帰 被説明変数 従属変数 係数 定数項傾き 説明変数 独立変数 残差... で説明できる部分 説明できない部分 説明できない部分が小さくなるように回帰式の係数 を推定する有力な方法 = 最小二乗法 最小二乗法による回帰の考え方
データ解析
データ解析 ( 前期 ) 最小二乗法 向井厚志 005 年度テキスト 0 データ解析 - 最小二乗法 - 目次 第 回 Σ の計算 第 回ヒストグラム 第 3 回平均と標準偏差 6 第 回誤差の伝播 8 第 5 回正規分布 0 第 6 回最尤性原理 第 7 回正規分布の 分布の幅 第 8 回最小二乗法 6 第 9 回最小二乗法の練習 8 第 0 回最小二乗法の推定誤差 0 第 回推定誤差の計算 第
資料４ 小売業者によるリサイクル・リユース仕分け基準の作成に係るガイドライン素案の設定と項目について
小売業者によるリサイクル リユース仕分け基準の作成に係るガイドライン素案の設定と項目について 資料 4 平成 20 年 5 月 1. 仕分け基準に関する二段階ガイドライン素案の設定について 今後 小売業者が自主的にリユースとリサイクルの仕分け基準を作成していくことを想定し ヒアリング等を踏まえ 小売業者に参考として示すガイドラインとして 以下のような二段階のガイドライン素案を検討した なお それぞれのガイドライン素案における
2 回収台数の推移 (2) 再資源化実績 1 平成 22 年度実績 製品区分 処理量 (t) 処理台数 ( 台 ) 再資源化量 (t) 再資源化率 (%) 法定目標 (%) 1, ,617 1, (1,935) (171,493) (1,488) (76,9) 50 46
資源有効利用促進法に基づく自主回収及び再資源化の各事業者等による実施状況の公表について 資源有効利用促進法に基づき 事業系パソコンについては製造及び輸入販売事業者に対して 小形二次電池 ( ニカド電池 ニッケル水素電池 リチウム二次電池 小形制御弁式鉛電池 ) については電池の製造及び輸入販売事業者並びに電池使用機器の製造及び輸入販売事業者に対して 平成 13 年 4 月 1 日から自主回収及び再資源化が義務づけられています
Dependent Variable: LOG(GDP00/(E*HOUR)) Date: 02/27/06 Time: 16:39 Sample (adjusted): 1994Q1 2005Q3 Included observations: 47 after adjustments C -1.5
第 4 章 この章では 最小二乗法をベースにして 推計上のさまざまなテクニックを検討する 変数のバリエーション 係数の制約係数にあらかじめ制約がある場合がある たとえばマクロの生産関数は 次のように表すことができる 生産要素は資本と労働である 稼動資本は資本ストックに稼働率をかけることで計算でき 労働投入量は 就業者数に総労働時間をかけることで計算できる 制約を掛けずに 推計すると次の結果が得られる
2 回収台数の推移 回収台数の推移 1, 回 収 台 数( 千 台)30
資源有効利用促進法に基づく自主回収及び再資源化の各事業者等による実施状況の公表について 資源有効利用促進法に基づき 事業系パソコンについては製造及び輸入販売事業者に対して 小形二次電池 ( ニカド電池 ニッケル水素電池 リチウム二次電池 小形制御弁式鉛電池 ) については電池の製造及び輸入販売事業者並びに電池使用機器の製造及び輸入販売事業者に対して 平成 13 年 4 月 1 日から自主回収及び再資源化が義務づけられています
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回帰分析 ( その 3) 経済情報処理 価格弾力性の推定ある商品について その購入量を w 単価を p とし それぞれの変化量を w p で表 w w すことにする この時 この商品の価格弾力性 は により定義される これ p p は p が 1 パーセント変化した場合に w が何パーセント変化するかを示したものである ここで p を 0 に近づけていった極限を考えると d ln w 1 dw dw
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1. はじめに この節でのテーマ データ分布の中心位置を数値で表す 可視化でとらえた分布の中心位置を数量化する 平均値とメジアン, 幾何平均 この節での到達目標 1 平均値 メジアン 幾何平均の定義を書ける 2 平均値とメジアン, 幾何平均の特徴と使える状況を説明できる. 3 平均値 メジアン 幾何平均を計算できる 2. 特性値 集めたデータを度数分布表やヒストグラムに整理する ( 可視化する )
エレベーターがない場合の 5F までの階段あげ ( 外階段 ) 3,000 円税別 宅内階段荷揚げ (2 階まで ) 4,000 円税別 宅内階段荷揚げ (3 階以上 ) 4,000 円税別 +1 階毎に 1,900 円税別 その他作業 要確認 超重量級製品につきましては 初回訪問日に状況を確認させ
安心設置サービス テレビ 商品のお届けと同時に本体の設置接続 不要な梱包材の回収まで行います 開梱 本体設置 アンテナケーブルの接続 チャンネル設定 不要な梱包材の改修 ケーブルなどの部品代は含まれておりません ( 別途必要になった場合には 直接担当者へお支払い下さい ) ご不要になったテレビのリサイクル回収 ( 事前申込み必要 料金は 直接担当者へお支払い下さい ) TV 標準取付工事料金について
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経済統計学 ( 補足 ) 最小二乗法について 担当 : 小塚匡文 2015 年 11 月 19 日 ( 改訂版 ) 神戸大学経済学部 2015 年度後期開講授業 補足 : 最小二乗法 ( 単回帰分析 ) 1.( 単純 ) 回帰分析とは? 標本サイズTの2 変数 ( ここではXとY) のデータが存在 YをXで説明する回帰方程式を推定するための方法 Y: 被説明変数 ( または従属変数 ) X: 説明変数
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感度係数について 産業技術総合研究所計測標準研究部門 物性統計科応用統計研究室 城野克広 1 モデル式 そして感度係数 2 不確かさの見積もり例 例ある液体の体積 v を その質量と密度から求めることにした まず 液体の質量を質量計で 5 回反復測定し 測定データ {1., 1., 99.9, 99.7, 1.1 g} を得た 一方液体の密度については
スライド 1
1-3. 医療費の要素分解 資料 1-3 医療費の要素分解 医療費データの元になるのは レセプト 保険局調査課では 審査支払機関からレセプトの件数 診療日数 点数をベースにデータ を入手している 医療費の伸び率を明らかにするために 受診の頻度を表す 1 人当たり日数 と密度を表す 1 日当たり費用 に区分して分析を行っている 医療費医療費 = 人数 人数 1 人当たり医療費 受診延日数医療費 = 人数
事例2_自動車用材料
省エネルギーその 1- 自動車用材料 ( 炭素繊維複合材料 ) 1. 調査の目的自動車用材料としての炭素繊維複合材料 (CFRP) は 様々な箇所に使用されている 炭素繊維複合材料を用いることにより 従来と同じ強度 安全性を保ちつつ自動車の軽量化が可能となる CFRP 自動車は 車体の 17% に炭素繊維複合材料を使用しても 従来自動車以上の強度を発揮することができる さらに炭素繊維複合材料を使用することによって機体の重量を低減することができ
Kumamoto University Center for Multimedia and Information Technologies Lab. 熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI 宮崎県美郷
熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI プロジェクト @ 宮崎県美郷町 熊本大学副島慶人川村諒 1 実験の目的 従来 信号の受信電波強度 (RSSI:RecevedSgnal StrengthIndcator) により 対象の位置を推定する手法として 無線 LAN の AP(AccessPont) から受信する信号の減衰量をもとに位置を推定する手法が多く検討されている
労働市場分析レポート第 43 号平成 26 年 10 月 31 日 マッチング指標を用いたマッチング状況の分析 労働市場における労働力需給調整を評価するための指標として 就職率や充足率があるが 求人倍率が上昇する時には 就職率が上昇し充足率が低下するなどの動きがみられ それぞれ単独の利用には注意が必
労働市場分析レポート第 43 号平成 26 年 1 月 31 日 マッチング指標を用いたマッチング状況の分析 労働市場における労働力需給調整を評価するための指標として 就職率や充足率があるが 求人倍率が上昇する時には 就職率が上昇し充足率が低下するなどの動きがみられ それぞれ単独の利用には注意が必要である このレポートでは 就職率と充足率の双方を加味して 労働市場の機能を評価する指標を計測し マッチング状況の分析を行う
講義「○○○○」
講義 信頼度の推定と立証 内容. 点推定と区間推定. 指数分布の点推定 区間推定 3. 指数分布 正規分布の信頼度推定 担当 : 倉敷哲生 ( ビジネスエンジニアリング専攻 ) 統計的推測 標本から得られる情報を基に 母集団に関する結論の導出が目的 測定値 x x x 3 : x 母集団 (populaio) 母集団の特性値 統計的推測 標本 (sample) 標本の特性値 分布のパラメータ ( 母数
2025年の住宅市場 ～新設住宅着工戸数、60万戸台の時代に～
第 212 回 NRI メディアフォーラム 225 年の住宅市場 ~ 新設住宅着工戸数 6 万戸台の時代に ~ 214 年 7 月 9 日 株式会社野村総合研究所コンサルティング事業本部インフラ産業コンサルティング部 榊原渉大道亮植井陽大 1-5 東京都千代田区丸の内 1-6-5 丸の内北口ビル 目次 1. 住宅市場を取り巻くマクロ環境の変化 2. 新設住宅着工戸数 リフォーム市場の予測結果 3.
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三井住友信託銀行調査月報 年 月号 マイナス金利政策の国内設備投資への影響 < 要旨 > 日本銀行による量的 質的金融緩和政策 (QQE) 導入以降 円安の追い風を受け企業業績が上向いているものの 設備投資額の水準は過去のバブル期 リーマンショック前の水準には回復していない 今回のマイナス金利政策導入に際し日本銀行が意図している効果の一つに 実質金利の引き下げを通じた国内企業の投資需要喚起がある しかし国内企業の投資行動を分析すると
2 回収台数の推移 (2) 再資源化実績 1 平成 23 年度実績 製品区分処理量 (t) 処理台数 ( 台 ) 再資源化量 (t) 再資源化率 (%) 法定目標 (%) 1, ,907 1, (1,964) (181,617) (1,495) (76.1)
資源有効利用促進法に基づく自主回収及び再資源化の各事業者等による実施状況の公表について 資源有効利用促進法に基づき 事業系パソコンについては製造及び輸入販売事業者に対して 小形二次電池 ( ニカド電池 ニッケル水素電池 リチウム二次電池 小形制御弁式鉛電池 ) については電池の製造及び輸入販売事業者並びに電池使用機器の製造及び輸入販売事業者に対して 平成 13 年 4 月 1 日から自主回収及び再資源化が義務づけられています
14 化学実験法 II( 吉村 ( 洋 mmol/l の半分だったから さんの測定値は くんの測定値の 4 倍の重みがあり 推定値 としては 0.68 mmol/l その標準偏差は mmol/l 程度ということになる 測定値を 特徴づけるパラメータ t を推定するこの手
14 化学実験法 II( 吉村 ( 洋 014.6.1. 最小 乗法のはなし 014.6.1. 内容 最小 乗法のはなし...1 最小 乗法の考え方...1 最小 乗法によるパラメータの決定... パラメータの信頼区間...3 重みの異なるデータの取扱い...4 相関係数 決定係数 ( 最小 乗法を語るもう一つの立場...5 実験条件の誤差の影響...5 問題...6 最小 乗法の考え方 飲料水中のカルシウム濃度を
経済学 第1回 2010年4月7日
経済学 第 11 回 井上智弘 2010/6/23 経済学第 11 回 1 注意事項 復習用に, 講義で使ったスライドをホームページにアップしている. http://tomoinoue.web.fc2.com/index.html 2010/6/23 経済学第 11 回 2 前回の復習 企業の生産量は投入量に依存し, 投入量と生産量の関係は, 生産関数として表される. 投入量が固定される投入物のことを固定投入物と呼ぶ.
<4D F736F F F696E74202D C837282C98AD682B782E9837D815B F B835E91E688EA92652E707074>
地上波デジタル放送への移行に関するマーケティングデータ ~ メインテレビとサブテレビの比較 ~ 朝日大学マーケティング研究所 調査概要 調査方法 Web アンケート 調査期間 2010 年 6 月 24 日 ( 木 )~6 月 28 日 ( 月 ) 調査対象首都圏在住の 13 歳 ~69 歳の男女で 自宅にテレビがある人 有効回答合計 400 名 ( 均等割付 ) 年代 男性 女性 合計 13~19
統計から見た三重県のスポーツ施設と県民のスポーツ行動
消費税の消費への影響 ( 駆け込み需要と反動減 ) について 平成 25 年 1 月戦略企画部統計課 消費税の消費への影響について 平成元年の消費税導入時と平成 9 年の税率引き上げ時における駆け込み需要と反動減について分析を行いました なお これまでの消費税導入 税率引き上げは 直間比率の見直しの側面が大きく 個人所得税や法人税の減税が同時実施されており トータルでは増税とはなっていないため 一時的な駆け込み需要
サーバに関するヘドニック回帰式（再推計結果）
2012 年 3 月 日本銀行調査統計局 企業物価指数 サーバ に関するヘドニック回帰式 ( 再推計結果 ) 企業物価指数 サーバ の品質調整に適用するヘドニック回帰式について 1 最新のデータを用いて再推計しましたので その結果をお知らせします 1. サーバのヘドニック推計に関する基本方針 留意事項推計頻度 年 1 回 (2 月 ) 適用範囲 国内品 輸出品 輸入品に対し 同一の推計式を適用 2
1 1. 課税の非対称性 問題 1 年をまたぐ同一の金融商品 ( 区分 ) 内の譲渡損益を通算できない問題 問題 2 同一商品で 異なる所得区分から損失を控除できない問題 問題 3 異なる金融商品間 および他の所得間で損失を控除できない問題
Daiwa Institute of Research Ltd. 資料 1-2 参考資料 1 わが国における株式投資の実効税率について 2010 年 6 月 大和総研 制度調査部 株式会社大和総研丸の内オフィス 100-6756 東京都千代田区丸の内一丁目 9 番 1 号グラントウキョウノースタワー 1 1. 課税の非対称性 問題 1 年をまたぐ同一の金融商品 ( 区分 ) 内の譲渡損益を通算できない問題
航空機の運動方程式
可制御性 可観測性. 可制御性システムの状態を, 適切な操作によって, 有限時間内に, 任意の状態から別の任意の状態に移動させることができるか否かという特性を可制御性という. 可制御性を有するシステムに対し, システムは可制御である, 可制御なシステム という言い方をする. 状態方程式, 出力方程式が以下で表されるn 次元 m 入力 r 出力線形時不変システム x Ax u y x Du () に対し,
平均車齢 平均車齢 ( 軽自動車を除く ) とは 平成 30 年 3 月末現在において わが国でナンバープレートを付けている自動車が初度登録 ( 注 1) してからの経過年の平均であり 人間の平均年齢に相当する 平均車齢は 新車販売台数が減少し 自動車が長く使われると高齢化が進む 逆に新車販売台数が
平均車齢 平均車齢 ( 軽自動車を除く ) とは 平成 30 年 3 月末現在において わが国でナンバープレートを付けている自動車が初度登録 ( 注 1) してからの経過年の平均であり 人間の平均年齢に相当する 平均車齢は 新車販売台数が減少し 自動車が長く使われると高齢化が進む 逆に新車販売台数が増加し 高齢の自動車のスクラップや海外輸出が増えると若返る 算出には 保有台数を初度登録年度別に (
Microsoft Word - Research Focus最終.docx
Research Focus http://www.jri.co.jp 217 年 8 月 16 日 No.217-18 拡大が期待されるテレビの買い替え需要 需要と環境の構造変化で景気押し上げ効果は限定的 調査部研究員根本寛之 要点 29~211 年の駆け込み期に購入されたテレビがまもなく買い替え期に入ると見込まれる しかし 2 つの構造変化が起きたため 景気押し上げ効果は低下している可能性が高い
Probit , Mixed logit
Probit, Mixed logit 2016/5/16 スタートアップゼミ #5 B4 後藤祥孝 1 0. 目次 Probit モデルについて 1. モデル概要 2. 定式化と理解 3. 推定 Mixed logit モデルについて 4. モデル概要 5. 定式化と理解 6. 推定 2 1.Probit 概要 プロビットモデルとは. 効用関数の誤差項に多変量正規分布を仮定したもの. 誤差項には様々な要因が存在するため,
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計量経済学講義 第 0 回回帰分析 Part 07 年 月 日 ( 水 ) 限 ( 金曜授業実施日 ) 担当教員 : 唐渡 広志 研究室 : 経済学研究棟 4 階 4 号室 mal: kkarato@co.-toama.ac.jp wbst: http://www.-toama.ac.jp/kkarato/ 講義の目的 ロジスティック関数の推定方法について学びます 多重回帰分析について学びます kwords:
年 車種 主な車種の平均車齢推移 乗用車貨物車乗合車 乗用車計普通車小型車貨物車計普通車小型車乗合車計普通車小型車 昭和 52 年 (1977 年 ) 昭和 53 年 (1978 年 )
平均車齢 平均車齢 ( 軽自動車を除く ) とは 平成 28 年 3 月末現在において わが国でナンバープレートを付けている自動車が初度登録 ( 注 1) してからの経過年の平均であり 人間の平均年齢に相当する 平均車齢は 新車販売台数が減少し 自動車が長く使われると高齢化が進む 逆に新車販売台数が増加し 高齢の自動車のスクラップや海外輸出が増えると若返る 算出には 保有台数を初度登録年度別に (
参考資料1 高等教育の将来構想に関する参考資料2/3
2. 進学者数等の推計について ( 推計方法 )8 歳人口の推移について 27 年度現在の小学校 年生 ~ 中学校 3 年生及び 23 年 ~26 年度の中学校卒業生の数をもとに 28 年から 45 年までの 8 歳人口の推計値を算出 8 歳人口の定義 3 年前の中学校卒業者数及び中等教育学校前期課程修了者数を基本に現在小学校 年生 ~ 中学校 3 年生として在学する者が 8 歳になっている年度の人数
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平 成 21 年 4 月 1 日 から 液 晶 テレビ プラズマテレビ 衣 類 乾 燥 機 も 家 電 リサイクルの 対 象 です 処 理 できません 処 理 できません 家 電 リサイクル 法 対 象 品 目 (16ページ 参 照 ) 家 電 リサイクル 法 対 象 品 目 (16ページ 参 照 ) 処 理 できません 家 電 リサイクル 法 対 象 品 目 (16ページ 参 照
年 車種 主な車種の平均車齢推移 乗用車貨物車乗合車 乗用車計普通車小型車貨物車計普通車小型車乗合車計普通車小型車 昭和 53 年 (1978 年 ) 昭和 54 年 (1979 年 )
平均車齢 平均車齢 ( 軽自動車を除く ) とは 平成 29 年 3 月末現在において わが国でナンバープレートを付けている自動車が初度登録 ( 注 1) してからの経過年の平均であり 人間の平均年齢に相当する 平均車齢は 新車販売台数が減少し 自動車が長く使われると高齢化が進む 逆に新車販売台数が増加し 高齢の自動車のスクラップや海外輸出が増えると若返る 算出には 保有台数を初度登録年度別に (
統計的データ解析
統計的データ解析 011 011.11.9 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 連続確率分布の平均値 分散 比較のため P(c ) c 分布 自由度 の ( カイ c 平均値 0, 標準偏差 1の正規分布 に従う変数 xの自乗和 c x =1 が従う分布を自由度 の分布と呼ぶ 一般に自由度の分布は f /1 c / / ( c ) {( c ) e }/ ( / ) 期待値 二乗 ) 分布 c
< 目次 > Ⅰ. 基準シナリオ : 経済成長持続ケース 1. 中間所得層 + 高所得層の推移 2. 中間所得層の推移 3. 高所得層の推移 Ⅱ. シナリオ2: 中国とインド経済が急激にダウンしたら? 1. 中間所得層 + 高所得層の推移 2. 中間所得層の推移 3. 高所得層の推移 Ⅲ. シナリオ
NIRA モノグラフシリーズ 2.6 No.31 資料 アジアの 内需 を牽引する所得層 景気が失速しても 中間所得層の拡大は大きい < シミュレーション結果のデータ編 > 柳川範之 総合研究開発機構理事東京大学大学院経済学研究科准教授 森直子 総合研究開発機構主任研究員 < 目次 > Ⅰ. 基準シナリオ : 経済成長持続ケース 1. 中間所得層 + 高所得層の推移 2. 中間所得層の推移 3. 高所得層の推移
Microsoft PowerPoint - stat-2014-[9] pptx
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統計学 第 17 回 講義 母平均の区間推定 Part-1 014 年 6 17 ( )6-7 限 担当教員 : 唐渡 広志 ( からと こうじ ) 研究室 : 経済学研究棟 4 階 43 号室 email: kkarato@eco.u-toyama.ac.j website: htt://www3.u-toyama.ac.j/kkarato/ 1 講義の目的 標本平均は正規分布に従うという性質を
新車販売台数のシェア 分析の前提条件 燃費 [km/l] 燃料種別新車販売台数のシェアは 自動車産業戦略 の平成 42 年度のシェアに向かって線形に変化し 技術開発等により乗用車販売平均燃費も改善すると仮定 2 この仮定を踏まえつつ 平成 27 年度燃費基準と平成 32 年度燃費基準の
![新車販売台数のシェア 分析の前提条件 燃費 [km/l] 燃料種別新車販売台数のシェアは 自動車産業戦略 の平成 42 年度のシェアに向かって線形に変化し 技術開発等により乗用車販売平均燃費も改善すると仮定 2 この仮定を踏まえつつ 平成 27 年度燃費基準と平成 32 年度燃費基準の](/thumbs/91/106794182.jpg "新車販売台数のシェア 分析の前提条件 燃費 [km/l] 燃料種別新車販売台数のシェアは 自動車産業戦略 の平成 42 年度のシェアに向かって線形に変化し 技術開発等により乗用車販売平均燃費も改善すると仮定 2 この仮定を踏まえつつ 平成 27 年度燃費基準と平成 32 年度燃費基準の")
資料 2 車体課税のグリーン化による環境効果の分析について ( 推計結果 ) 新車販売台数のシェア 分析の前提条件 燃費 [km/l] 燃料種別新車販売台数のシェアは 自動車産業戦略 2014 1 の平成 42 年度のシェアに向かって線形に変化し 技術開発等により乗用車販売平均燃費も改善すると仮定 2 この仮定を踏まえつつ 平成 27 年度燃費基準と平成 32 年度燃費基準の伸び率に基づき 平成 37
多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典
多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典 重回帰分析とは? 重回帰分析とは複数の説明変数から目的変数との関係性を予測 評価説明変数 ( 数量データ ) は目的変数を説明するのに有効であるか得られた関係性より未知のデータの妥当性を判断する これを重回帰分析という つまり どんなことをするのか? 1 最小 2 乗法により重回帰モデルを想定 2 自由度調整済寄与率を求め
NLMIXED プロシジャを用いた生存時間解析 伊藤要二アストラゼネカ株式会社臨床統計 プログラミング グループグルプ Survival analysis using PROC NLMIXED Yohji Itoh Clinical Statistics & Programming Group, A
NLMIXED プロシジャを用いた生存時間解析 伊藤要二アストラゼネカ株式会社臨床統計 プログラミング グループグルプ Survival analysis using PROC NLMIXED Yohji Itoh Clinical Statistics & Programming Group, AstraZeneca KK 要旨 : NLMIXEDプロシジャの最尤推定の機能を用いて 指数分布 Weibull
図 3. ワイブル分布の確率密度 P f() m=1 m=3 m=2 0 m= 時間 信頼性では故障率 λ()
第 2 章 -1 ワイブル分布 P.18 1.1 正規分布と正規確率紙目次に戻る 我々の身長や体重, くせ のない工程で作った製品の寸法や電気的特性が一般的に つりがね形 の分布すなわち,{ 正規分布 } をすることはよく知られたことである 正規分布をするデータを要約する重要なパラメータに, 1 平均値 そのデータの中心 2 標準偏差 データのばらつきの程度 ( 約 68% のデータが ±1σ の中に入る
第 3 回講義の項目と概要 統計的手法入門 : 品質のばらつきを解析する 平均と標準偏差 (P30) a) データは平均を見ただけではわからない 平均が同じだからといって 同一視してはいけない b) データのばらつきを示す 標準偏差 にも注目しよう c) 平均
第 3 回講義の項目と概要 016.8.9 1.3 統計的手法入門 : 品質のばらつきを解析する 1.3.1 平均と標準偏差 (P30) a) データは平均を見ただけではわからない 平均が同じだからといって 同一視してはいけない b) データのばらつきを示す 標準偏差 にも注目しよう c) 平均 :AVERAGE 関数, 標準偏差 :STDEVP 関数とSTDEVという関数 1 取得したデータそのものの標準偏差
問 題
数学 出題のねらい 数と式, 図形, 関数, 資料の活用 の 4 領域について, 基礎的な概念や原理 法則の理解と, それらに基づき, 数学的に考察したり, 表現したり, 処理したりする力をみることをねらいとした () 数と式 では, 数の概念についての理解の程度, 文字を用いた式を処理したり, 文字を用いて式に表現したりする力, 目的に応じて式を変形する力をみるものとした () 図形 では, 平面図形や空間図形についての理解の程度,
目次 1. 指定引取場所の適正配置原則について 2.A B 両グループの指定引取場所の現状について 3. 指定引取場所の A B 共有化のメリットについて 4. 指定引取場所の A B 共有化に伴う統合のメリットについて 5. 指定引取場所の A B 共有化 統合について留意すべき点 6. 離島にお
資料 4 収集運搬システムの改善策 ( 離島問題を含めて ) の検討について 産業構造審議会環境部会廃棄物 リサイクル小委員会電気 電子機器リサイクルワーキンググループ中央環境審議会廃棄物 リサイクル部会家電リサイクル制度評価検討小委員会第 11 回合同会合 平成 19 年 7 月 30 日 目次 1. 指定引取場所の適正配置原則について 2.A B 両グループの指定引取場所の現状について 3. 指定引取場所の
Microsoft Word - 【確定版】H27都道府県別生命表作成方法
平別生命表の作成方 Ⅰ 平成 7 年都道府県別生命表の作成方法 生命関数の定義 生存率 死亡率ちょうど歳に達した者が + 歳に達するまで生存する確率を歳以上 + 歳未満における生存率といい これをで表し + 歳に達しないで死亡する確率を歳以上 + 歳未満における死亡率といい これをで表す 特に を歳における生存率 死亡率といい これらを で表す 生存数生命表上で一定の出生者人 ( 通常 00,000
不偏推定量
不偏推定量 情報科学の補足資料 018 年 6 月 7 日藤本祥二 統計的推定 (statistical estimatio) 確率分布が理論的に分かっている標本統計量を利用する 確率分布の期待値の値をそのまま推定値とするのが点推定 ( 信頼度 0%) 点推定に ± で幅を持たせて信頼度を上げたものが区間推定 持たせた幅のことを誤差 (error) と呼ぶ 信頼度 (cofidece level)
4 段階推定法とは 予測に使うモデルの紹介 4 段階推定法の課題 2
4 段階推定法 羽藤研 4 芝原貴史 1 4 段階推定法とは 予測に使うモデルの紹介 4 段階推定法の課題 2 4 段階推定法とは 交通需要予測の実用的な予測手法 1950 年代のアメリカで開発 シカゴで高速道路の需要予測に利用 日本では 1967 年の広島都市圏での適用が初 その後 1968 年の東京都市圏など 人口 30 万人以上の 56 都市圏に適用 3 ゾーニング ゾーニングとネットワークゾーン間のトリップはゾーン内の中心点
0 スペクトル 時系列データの前処理 法 平滑化 ( スムージング ) と微分 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌
0 スペクトル 時系列データの前処理 法 平滑化 ( スムージング ) と微分 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌 スペクトルデータの特徴 1 波 ( 波数 ) が近いと 吸光度 ( 強度 ) の値も似ている ノイズが含まれる 吸光度 ( 強度 ) の極大値 ( ピーク ) 以外のデータも重要 時系列データの特徴 2 時刻が近いと プロセス変数の値も似ている ノイズが含まれる プロセス変数の極大値
あるる提案書
あるるからのご提案 社宅備品のレンタルによるコストダウン あるるってどんな会社? 人事異動に伴い 社宅 寮で必要となる 家電 家具備品のレンタルと 管理を行っている会社です Copyright(C) 008-07 Alulu Corporation. All Rights Reserved. 社宅備品を 購入 から レンタル に切り替える メリットをご紹介します 社宅備品の購入/維持/廃棄にかかる費用
<4D F736F F D208CF68BA48C6F8DCF8A C30342C CFA90B68C6F8DCF8A7782CC8AEE967B92E8979D32288F4390B394C529332E646F63>
2. 厚生経済学の ( 第 ) 基本定理 2 203 年 4 月 7 日 ( 水曜 3 限 )/8 本章では 純粋交換経済において厚生経済学の ( 第 ) 基本定理 が成立することを示す なお より一般的な生産技術のケースについては 4.5 補論 2 で議論する 2. 予算集合と最適消費点 ( 完全 ) 競争市場で達成される資源配分がパレート効率的であることを示すための準備として 個人の最適化行動を検討する
Microsoft PowerPoint - データ解析基礎4.ppt [互換モード]
![Microsoft PowerPoint - データ解析基礎4.ppt [互換モード]](/thumbs/91/106398432.jpg "Microsoft PowerPoint - データ解析基礎4.ppt [互換モード]")
データ解析基礎. 正規分布と相関係数 keyword 正規分布 正規分布の性質 偏差値 変数間の関係を表す統計量 共分散 相関係数 散布図 正規分布 世の中の多くの現象は, 標本数を大きくしていくと, 正規分布に近づいていくことが知られている. 正規分布 データ解析の基礎となる重要な分布 平均と分散によって特徴づけることができる. 平均値 : 分布の中心を表す値 分散 : 分布のばらつきを表す値 正規分布
スライド 1
移動体観測を活用した交通 NW の リアルタイムマネジメントに向けて : プローブカーデータを用いた動的 OD 交通量のリアルタイム推定 名古屋大学山本俊行 背景 : マルチモード経路案内システム PRONAVI 2 プローブカーデータの概要 プローブカー : タクシー 157 台 蓄積用データ収集期間 : 22 年 1 月 ~3 月,1 月 ~23 年 3 月 データ送信はイベントベース : 車両発進
PowerPoint プレゼンテーション
2013 年 12 月 27 日 消費税増税が住宅購入 建築検討者に与える影響調査 増税前に購入 建築をしたいと回答した人の割合は 59.4% 株式会社リクルート住まいカンパニー ( 本社 : 東京都千代田区代表取締役社長 : 野口孝広 ) は このたび 消費税増税に関する住宅検討意向調査 を行いました 10 月 1 日に 2014 年 4 月 1 日から消費税が 8% に増税されることが正式決定されました
Microsoft Word - meti-report
適切に把握しておくことが必要である 本調査では 集客型サービスとしてプロ野球を取り上げ 北海道日本ハムファイターズのファンを対象として調査を実施した プロ野球のファンは プロ野球に関心のないプレファン 野球観戦に球場に行き始めるファン かなりの頻度で球場に野球観戦に訪れるリピーターという 3 種類に大別でき 個々のファンは プレファン状態 ファン状態 リピーター状態の間を状態遷移する したがって プロ野球ファンの構造を
2005 年ファイル交換ソフト利用実態調査結果の概要 2005 年 5 月 31 日 目次 調査方法...2 ファイル交換ソフトの利用者数の実態 ファイル交換ソフトの利用率とその変化 ファイル交換ソフトの利用者数とその変化...5 ファイル交換の実態 利用されてい
2005 年ファイル交換ソフト利用実態調査結果の概要 2005 年 5 月 31 日 目次 調査方法...2 ファイル交換ソフトの利用者数の実態...4 1 ファイル交換ソフトの利用率とその変化...4 2 ファイル交換ソフトの利用者数とその変化...5 ファイル交換の実態...6 1 利用されているファイル交換ソフト...6 2 ファイル交換の対象とされたコンテンツの種類...7 3 ダウンロードされたファイル数
Microsoft PowerPoint - H17-5時限（パターン認識）.ppt
パターン認識早稲田大学講義 平成 7 年度 独 産業技術総合研究所栗田多喜夫 赤穂昭太郎 統計的特徴抽出 パターン認識過程 特徴抽出 認識対象から何らかの特徴量を計測 抽出 する必要がある 認識に有効な情報 特徴 を抽出し 次元を縮小した効率の良い空間を構成する過程 文字認識 : スキャナ等で取り込んだ画像から文字の識別に必要な本質的な特徴のみを抽出 例 文字線の傾き 曲率 面積など 識別 与えられた未知の対象を
Microsoft Word - 1.1_kion_4th_newcolor.doc
第 1 章 第 1 章北海道の気候 1.1 気温本節では 北海道内の地上気象観測所およびアメダスで観測された気温の変化について述べる 最初に地上気象観測所で 100 年にわたって観測されてきた年平均気温の長期変化について示し 次に冬日 真冬日 夏日 真夏日の日数変化について示す 最後に アメダスで観測された 1980 年以降の年平均気温の年代ごとの分布状況や地方別の推移について示す 観測データの取り扱いについては付録
ミクロ経済学Ⅰ
労働需要 労働力を雇う側の意思決定 労働力を雇うのは企業と仮定 企業は利潤を最大化する 利潤最大化する企業は どのように労働力を需要するか? まず 一定の生産量を生産する際の 費用最小化問題から考察する 企業の費用最小化 複数の生産要素を用いて生産活動を行なう企業を想定 min C( w, r; y) = wl + rk LK, subject to FKL (, ) y Cwr (, ; y) 費用関数
事例から振り返る 調査プロセスの検証
携帯電話ワンセグ放送サービス に関する調査 2008 年 11 月 25 日 株式会社八千代統計 http://www.yachiyot.co.jp A) 調査企画 Ⅰ. 調査のテーマ 携帯電話による ワンセグ放送サービスの将来性を探る A) 調査企画 Ⅰ-1. 将来性を探る為に... 1. ワンセグにとっての前提 ( 外的要因 ) 出荷状況 使用状況 ワンセグ携帯の推移 ワンセグ対応機種の累積出荷台数
政策課題分析シリーズ16（付注）
基本月額+総報酬月額相当額 が28 万円超付注 付注 1: 在職老齢年金制度の仕組みについて既述の通り 在職老齢年金制度とは 60 歳以降に厚生年金保険に加入しつつ老齢厚生年金を受給する場合において 基本月額 74 と総報酬月額相当額 75 に応じ 老齢厚生年金の受給額の一部あるいは全部が支給停止される制度である 支給停止額が決定される仕組みは 60 歳から 64 歳までの場合と 65 歳以上の場合で異なっており
産業組織論（企業経済論）
産業組織論 ( 企業経済論 ) 第 6 回 井上智弘 2010/5/19 産業組織論第 6 回 1 完全競争市場の条件 前回の復習 1. 取引される財 サービスが同質的である. 2. 消費者と企業の数が十分に多く, 誰も価格に影響力を及ぼせない. 3. 情報が完全である. 4. 市場への参入と市場からの退出が自由である. 2010/5/19 産業組織論第 6 回 2 代替財と補完財 : 前回の復習»
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に, 月次モデルの場合でも四半期モデルの場合でも, シミュレーション期間とは無関係に一様に RMSPE を最小にするバンドの設定法は存在しないということである 第 2 は, 表で与えた 2 つの期間及びすべての内生変数を見渡して, 全般的にパフォーマンスのよいバンドの設定法は, 最適固定バンドと最適可変バンドのうちの M 2, Q2 である いずれにしても, 以上述べた 3 つのバンド設定法は若干便宜的なものと言わざるを得ない
Microsoft Word - 世界のエアコン2014 (Word)
世界のエアコン需要推定 2014 年 4 月 地域世界のエアコン需要の推定について 2014 年 4 月 一般社団法人日本冷凍空調工業会 日本冷凍空調工業会ではこのほど 2013 年までの世界各国のエアコン需要の推定結果をまとめましたのでご紹介します この推定は 工業会の空調グローバル委員会が毎年行なっているもので 今回は 2008 年から 2013 年までの過去 6 ヵ年について主要な国ごとにまとめました
周期時系列の統計解析 (3) 移動平均とフーリエ変換 nino 2017 年 12 月 18 日 移動平均は, 周期時系列における特定の周期成分の消去や不規則変動 ( ノイズ ) の低減に汎用されている統計手法である. ここでは, 周期時系列をコサイン関数で近似し, その移動平均により周期成分の振幅
周期時系列の統計解析 3 移動平均とフーリエ変換 io 07 年 月 8 日 移動平均は, 周期時系列における特定の周期成分の消去や不規則変動 ノイズ の低減に汎用されている統計手法である. ここでは, 周期時系列をコサイン関数で近似し, その移動平均により周期成分のがどのように変化するのか等について検討する. また, 気温の実測値に移動平均を適用した結果についてフーリエ変換も併用して考察する. 単純移動平均の計算式移動平均には,
切断安定分布による資産収益率のファットテイル性のモデル化とVaR・ESの計測手法におけるモデル・リスクの数値的分析
日本銀行金融高度化センターワークショップ リスク計測の高度化 ~ テイルリスクの把握 ~ 説明資料 1 切断安定分布による資産収益率のファットテイル性のモデル化と VR VaR の計測手法における モデル リスクの数値的分析 2013 年 2 月 28 日日本銀行金融機構局金融高度化センター磯貝孝 要旨 ( 分析の枠組み ) 日経平均株価の日次収益率の母分布を切断安定分布として推計 同分布からのランダム
基礎統計
基礎統計 第 11 回講義資料 6.4.2 標本平均の差の標本分布 母平均の差 標本平均の差をみれば良い ただし, 母分散に依存するため場合分けをする 1 2 3 分散が既知分散が未知であるが等しい分散が未知であり等しいとは限らない 1 母分散が既知のとき が既知 標準化変量 2 母分散が未知であり, 等しいとき 分散が未知であるが, 等しいということは分かっているとき 標準化変量 自由度 の t
して 車種に応じて一定額の補助金を支給するというものである この補助金政策は エコカー普及によるCO 2 排出量を削減することに加え 自動車販売促進によってリーマンショック後の大不況を改善するという 2 つの目的を謳って実施された しかし 白井 (2010) によると このエコカー補助金政策による
三田祭論文 乗用車販売台数からみる エコカー補助金政策の有効性 大谷駿 a, 大橋一輝 b, 小川敦士 c abc 慶應義塾大学経済学部 要旨 本稿では VAR モデルを用いて乗用車販売台数データから 2009 年に行われたエコカー補助金政策が効果的であったかを考察した その結果 エコカー補助金制度の実施は乗用車の販売台数を上昇させるが 同時に制度の終了による反動も観測できるということが示唆された
地域別世界のエアコン需要の推定について 年 月 一般社団法人 日本冷凍空調工業会 日本冷凍空調工業会ではこのほど 年までの世界各国のエアコン需要の推定結果を まとめましたのでご紹介します この推定は 工業会の空調グローバル委員会が毎年行 なっているもので 今回は 年から 年までの過去 ヵ年について主
世界のエアコン需要推定 2017 年 4 月 地域別世界のエアコン需要の推定について 年 月 一般社団法人 日本冷凍空調工業会 日本冷凍空調工業会ではこのほど 年までの世界各国のエアコン需要の推定結果を まとめましたのでご紹介します この推定は 工業会の空調グローバル委員会が毎年行 なっているもので 今回は 年から 年までの過去 ヵ年について主要な国ごとに まとめました * ここでのエアコンは 住宅
確率分布 - 確率と計算 1 6 回に 1 回の割合で 1 の目が出るさいころがある. このさいころを 6 回投げたとき,1 度も 1 の目が出ない確率を求めよ. 5 6 /6 6 =15625/46656= (5/6) 6 = ある市の気象観測所での記録では, 毎年雨の降る
確率分布 - 確率と計算 6 回に 回の割合で の目が出るさいころがある. このさいころを 6 回投げたとき 度も の目が出ない確率を求めよ. 5 6 /6 6 =565/46656=.48 (5/6) 6 =.48 ある市の気象観測所での記録では 毎年雨の降る日と降らない日の割合は概ね :9 で一定している. 前日に発表される予報の精度は 8% で 残りの % は実際とは逆の天気を予報している.
受付番号 １２３４５６
平成 年度事業承継を巡る中小企業の状況調査に係る委託事業 作業報告書 平成 年 月 目次 I. 業務の概要.... 事業の目的.... 実施内容... () 加工集計対象... () 集計の様式.... 実施体制.... 納入物.... スケジュール... II. 集計結果.... 経営者の代別 創業年 事業承継年別の中小企業の数と経営者の平均年齢 ( 年時点における ) () 集計条件... ()
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高速道路の新料金施策に関する影響調査について 2010 年 12 月 28 日財団法人運輸調査局 1. 調査の目的 2011 年 4 月以降の高速道路の新料金施策について 乗用車を平日上限 2,000 円 土日祝日上限 1,000 円とする上限料金制度を導入する方向で 政府で調整が進められていることを受け 施策実施による影響を把握することを目的に調査を行った 高速道路の新料金施策が実施された場合における
１３章 回帰分析
単回帰分析 つ以上の変数についての関係を見る つの 目的 被説明 変数を その他の 説明 変数を使って 予測しようというものである 因果関係とは限らない ここで勉強すること 最小 乗法と回帰直線 決定係数とは何か? 最小 乗法と回帰直線 これまで 変数の間の関係の深さについて考えてきた 相関係数 ここでは 変数に役割を与え 一方の 説明 変数を用いて他方の 目的 被説明 変数を説明することを考える