就職氷河期世代「ロスジェネ」が日本の人口動態に与えたインパクト
＜現在30代後半から40代前半に達したロスジェネ世代から子ども世代への人口再生産率は7割以下にとどまっている＞ 先週の記事「就職氷河期にキャリアを奪われた『ロスジェネ』の悲劇」では、90年代以降の大卒者の就職率推移を見たが、世紀の変わり目に谷がある「Ｖ字」型になっている。最近の就職率は9割近いが、1999～2004年では7割を切っていた。この時期の卒業生が、いわゆる「ロストジェネレーション」だ。 新卒至上主義がまだ根強い日本では、その後の挽回は難しく、このロスジェネ世代は様々な不利益を被っている。非正規雇用に留め置かれ、結婚・出産に踏み切れていない人も多い。 それは人口統計にも表れている。上記の時期に大学を出たロスジェネは1976～81年生まれで、2016年では35～40歳になっている。数でいうと993万人だ。しかしその子ども世代はずっと少なく、25歳下（10～15歳）と仮定すると669万
時系列解析_理論編 | Logics of Blue
最終更新:2017年6月1日 時系列分析という名前はご存知でしょうか？ 残念ながらExcelで実行するのがやや困難であるためこの名前もあまり浸透していないのではないかと思います。 時系列解析は、回帰分析とは違ってあまり知らない人も多いと思うので、ざっと解説を載せておきます。これだけ読めば、時系列分析の雰囲気はつかめるのではないでしょうか。 時系列分析の基礎の基礎からSARIMAモデルまでを一気に解説します。 それと、便利なパッケージ forecast の紹介も。 Rを使えば簡単に計算できますよ。 Pythonを使いたい方は「Pythonによる時系列分析の基礎」の実装例も併せて参照してください。 スポンサードリンク 目次 １．時系列解析って何？ ２．時系列データの扱い方 ３．知ると便利な用語集 ３－１．自己相関係数・偏自己相関係数 ３－２．ARモデル（自己相関モデル） ３－３．MAモデル（移
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