目的

連関比率法により，季節指数を計算し，季節調整済みデータを返す。

使用法

SeasonalIndex(x, xlab="", ylab="", main=NULL, lx="bottomright", ly=NULL,
              lty1=2, lty2=1, pch1=1, pch2=19, label1="粗データ", label2="季節調整済みデータ")

引数

x          度数分布表
ymax       度数軸の最大値。デフォルトでは sum(x)
sort.flag  度数分布の大きい順に並べ替えるかどうか。デフォルトは TRUE
col        度数を表す矩形の描画色。デフォルトは NULL
density    度数を表す矩形のハッチ。デフォルトは NULL
lwd        累積度数曲線の描画線種。デフォルトは 1
las        軸のラベルの描き方。par 関数の las。デフォルトは 0
main       グラフのタイトル
xlab       横軸のラベル
ylab       度数軸のラベル。デフォルトは "度数"
ylab2      累積度数軸のラベル。デフォルトは "累積％"

ソース

インストールは，以下の 1 行をコピーし，R コンソールにペーストする
source("http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/src/Pareto.R", encoding="euc-jp")

# パレート図を描く
Pareto <- function(     x,              # 度数分布表
                        ymax=sum(x),    # 度数軸の最大値
                        sort.flag=TRUE, # 度数分布の大きい順に並べ替えるかどうか
                        col=NULL,       # 度数を表す矩形の描画色
                        density=NULL,   # 度数を表す矩形のハッチ
                        lwd=1,          # 累積度数曲線の描画線種
                        las=0,          # 軸のラベルの描き方
                        main=NULL,      # グラフのタイトル
                        xlab=NULL,      # 横軸のラベル
                        ylab="度数",    # 度数軸のラベル
                        ylab2="累積％") # 累積度数軸のラベル
{
        if (sort.flag) {
                x <- sort(x, decreasing=TRUE)
        }
        old <- par(xpd=TRUE, mar=c(5, 5, 1, 5)+0.1)
        barplot(x, space=0, xlab=xlab, ylab=ylab, ylim=c(0, ymax),
                las=las, col=col, density=density, main=main)
        lines(cumsum(x), lwd=lwd)
        par(old)
        axis(4, at=seq(0, sum(x), length=11), labels=0:10*10,
             pos=length(x)+0.4, las=las)
        mtext(ylab2, side=4, las=las)
}


使用例・出力結果例

> AP <- colSums(matrix(t(AirPassengers), 3))
> SeasonalIndex(AP, lx="topleft", xlab="期", ylab="人数")
$seasonal.index
[1] 0.9341869 1.0232490 1.1693645 0.8731996

$corrected.data
 [1]  387.5027  376.2525  369.4314  390.5178  408.9117  399.7072  425.8723
 [8]  443.1977  506.3226  501.3443  497.7062  542.8312  582.3246  568.7765
[15]  582.3676  637.8840  672.2423  690.9364  661.0428  677.9664  671.1719
[22]  708.5275  730.3112  756.9862  794.2736  834.5965  874.8341  903.5735
[29]  939.8547  982.1657 1003.1089 1011.2236 1040.4770 1099.4392 1142.5009
[36] 1131.4710 1091.8586 1119.9620 1197.2314 1152.0849 1186.0581 1258.7357
[43] 1342.6095 1344.4808 1313.4416 1434.6460 1484.5670 1469.3090