본 문서는 월별 이혼 건수의 데이터를 이용하여 시계열을 계절 요인, 동향, 불규칙 계열로 분해 해 봅니다.계절 요인을 제외하고 보면, 헤세이 말의 이혼 경향에 대한 " 몇몇 특징 " 알 수 있습니다.
일본 3 월 이별의 달 이군요.올해는 COVID-19 (신형 코로나 바이러스 감염증)의 영향으로 졸업식이 중지되거나 송별회가 중지되거나와 산들이 있지만, 인생에서 뭔가 사람 구분을 붙이는 달이기도하거나합니다 .
"이혼"이라는 슬픈 이별을 경험하는 분도 계실 것입니다.뉴스에서 자주 유명인의 이혼에 대해 보도되지만, 실제로 이혼 건수는 증가하고있는 것일까 요? 후생 노동성의 인구 동태 통계를 참조하여 월별 이혼 건수가 알기 때문에, 2014 년 1 월 ~ 2019 년 12 월 (본 기사 집필 시점의 최신 공표 월)의 이혼 건수 *에 대해 고찰 해 보고합니다.
*주의 : 모든 달에 속보치의 데이터를 이용하고 있습니다.
우선 매년 이혼 건수를 막대 그래프로 봅니다.
연도 별 이혼 건수는 2015 년부터 점차 감소하고 있으며, 2019 년에 약간 증가로 변하고 있습니다.2018 년의 이혼 건수가 212,393 건인데 비해 2019 년에는 212,955 건입니다.
참고로 연도 별 이혼 건수와 혼인 건수를 꺾은 선 그래프로 한 그림을 보여줍니다.상단의 파란색 선이 이혼 건수를 하단 붉은 선이 혼인 건수입니다.비슷한 경향을하고 있군요.원래 결혼하지 않은 이혼은 할 수 없기 때문에 이혼 건수는 혼인 건수도 관계하고있는 것입니다.
2019 년의 이혼 건수가 그 이전 해에 비해 조금 많아진 이유는 무엇입니까?그래서 이번 달 당 이혼 건수를 꺾은 선 그래프로보고 있습니다.
이 그래프에서 이혼 건수는 명백한 월별 동향 (계절성)을 가지고있는 것입니다.역시 눈에 띄는 것은 3 월에 다른 달에 비해 압도적으로 많아지고, 그 밖에 12 월도 많아지고있는 것을 알 수 있습니다.사람 구분시기에 이혼이 많다는 결과는 웬지 모르게 상상할 수있는 것은 아닐까요.
단 한점 궁금한 것이 있습니다.예년 4 월은 같은 해 3 월에 비해 급격히 줄어들고 있지만, 2019 년 4 월은 약간의 감소에 그치고 있습니다.
이번 달을 횡축으로 해마다 선 그래프를 겹쳐서보십시오.
빨간색 선이 2019 년이지만, 4 월은 다른 해에 비해 이혼 건수가 많은 3 월에 비해 그다지 감소하지 않는 것을 알 수 있습니다.
2019 년 4 월 헤세이 마지막 달입니다.연호가 변하기 전에 일단락 해야겠다 생각 부부가 많았던 것이 생각됩니다.
시계열 데이터는 계절이나 트렌드 등 여러 요소로 분해 할 수 있습니다.분해하여 원래의 시계열에서 계절과 트렌드를 제거 할 수 있습니다.
예를 들어, 원래의 시계열을 다음 그림과 같이 계절 요인과 동향, 또한이 설명 할 수없는 불규칙 계열로 분해 할 수 있습니다.
따라서 불규칙 계열은 원래의 시계열에서 계절 요인과 트렌드를 제외한 시계열됩니다.
이번 이혼 건수의 데이터에 대해 이러한 분해 한 결과를 보여줍니다 *.
* 시계열 분해 방법으로 X11 방법을 사용하고 있습니다.
◆ 계절 요인
월별 추세를 추출합니다.1, 2 월은 값이 작고, 3 월이나 12 월에 값이 큰 등 계절성이있는 것을 알 수 있습니다.
◆ 트렌드
트렌드 차트입니다.전체로 보면 감소세 인 것으로 압니다 만, 2015 년 상반기와 2018 년 하반기에 산이 있음을 알 수 있습니다.2015 년 3 월에 이혼 건수가 매우 많은 것으로 2018 년 10 월에 다른 년 10 월에 비해 이혼 건수가 많은 것으로 그시기에 산이되어있는 원인입니다.
◆ 불규칙 계열
위의 계절 요인과 트렌드에서 추출 할 수 없었던 시계열을 보여줍니다.즉 "불규칙 계열 = 원래의 시계열 - 계절 요인 - 트렌드」에서 계산 된 계열입니다.
헤세이 마지막 달이다 2019 년 4 월은 계절 요인과 트렌드를 제외하고도 매우 가치가 커지고 있기 때문에, 역시 비정상적인 달 인 것입니다.
다른 2018 년 9 월 작은 값으로 나왔습니다했다.다음 달이다 2018 년 10 월 큰 값을 나타내고 있기 때문에 2018 년 9 월이 아닌 10 월에 이혼을하는 뭔가 이유가 있었다고 추측됩니다.필자는 즉시 생각 나지 않지만, 여러분이 그 원인을 생각해 보는 것은 어떻습니까.
마지막으로 아래 그림은 원래의 이혼 건수 선 그래프 (청색), 계절 요인을 제거한 선 그래프 (빨간색)을 쌓고 있습니다.
빨간색 선 = 원래의 이혼 건수의 선 - 계절 요인의 선
빨간색 선 그래프의 수치는 예를 들어 2019 년 4 월이면 다음과 같이 계산됩니다.
21,061 (원래의 시계열) = -36.53 (계절 요인) + 17,543.89 (트렌드) + 3,553.64 (불규칙 계열)
가까이 계절 요인이 시계열 데이터는 의외로 많은 찾을 수 있습니다.소매점의 매출 전력 소비 감염의 발생 인원수 등을 생각할 수 있지만, 이러한 데이터에 대한 이번의 이혼 건수의 예와 같이 계절 요인을 조정 한 경향을 볼 수 있습니다.
총무성 통계국은 통계적인 사고와 통계 읽기에 대해 알기 쉽게 설명하고있는 「과연 통계 학원 고등부 "( https://www.stat.go.jp/koukou/index.html )라는 페이지가 있습니다 만,이 페이지에 계절 요인 조정에 대한 알기 쉬운 설명이 나와 있습니다 ( https://www.stat.go.jp/koukou/trivia/careers/career9.html ).
