Il mese scorso, Don ( @DonMcCormack ) ci ha portato a fare un tuffo più profondo in a approccio ibrido al prelievo dei tuoi risparmi pensionistici. L'analisi di Don ha mostrato che un approccio basato sull'inflazione potrebbe produrre carenze se non gestito correttamente. Con lo stato dell'economia così com'è e l'inflazione più alta di quella che è stata da molti anni, l'approccio basato sull'inflazione sembra particolarmente rilevante.
Questo mese adotteremo un approccio un po' più leggero e mostreremo dove sono gli stati peggiori per vivere una pensione confortevole. Questi dati provengono da a Bancario articolo per il 2021 e si basa sulla combinazione di diversi fattori tra cui accessibilità economica, criminalità, cultura, benessere, condizioni meteorologiche e punteggio complessivo complessivo che abbiamo calcolato sommando tutti i punteggi delle singole categorie. Si prega di controllare l'articolo Bankrate per ulteriori informazioni su come hanno segnato gli stati: Gli stati migliori e peggiori per il pensionamento 2021: tutti i 50 stati, classificati
Mostreremo grafici basati su queste categorie e forniremo un punteggio complessivo in cui un punteggio più alto indica una pensione più costosa e una qualità della vita potenzialmente inferiore.
Alcuni dei risultati potrebbero sorprenderti, ma alla fine devi prendere la decisione su dove vivere che si adatta meglio alla tua situazione.
Il primo grafico mostrato di seguito si basa su un punteggio aggregato per tutti i fattori sopra elencati. Più scuro è il blu, più bassa è la classifica e peggio potenzialmente vivrai lì in pensione. Man mano che la scala scende al giallo, le prospettive di vivere una vita migliore in pensione migliorano.Ricorda che tutte le cose sono relative. Ciò che è meglio per te è ciò che conta davvero di più.
Di seguito è riportato uno sguardo all'accessibilità per vedere dove cadono gli stati. Non è sempre ovvio il motivo per cui un determinato stato se la passa peggio di altri, quindi queste opinioni aiuteranno a far luce e porteranno a migliori intuizioni. Le barre dello stesso colore appartengono a un gruppo di stati con classificazione simile. Il Maryland si distingue in questo grafico, ma ricorda che il colore si basa su tutti i criteri non solo sull'accessibilità economica. Gli stati considerati con una buona Accessibilità sono dalla parte giusta.
Quindi, cosa determina il punteggio aggregato? Diamo un'occhiata a un paio di analisi diverse per vedere cosa possiamo imparare. Il primo è il clustering gerarchico. Come si raggruppano gli stati in base a tutte le variabili indipendenti? Il clustering gerarchico accoppia oggetti che mostrano un alto grado di somiglianza, come mostrato nel dendrogramma di seguito. Abbiamo usato i cluster per aiutare a colorare molti dei grafici come mostrato sopra.
Ci sono cinque cluster basati esclusivamente sui dati forniti. Abbiamo salvato i cluster nei dati per riferimenti futuri, ma cosa ci dicono i cluster?
Una trama parallela che include i cluster aiuta a scavare un po' più a fondo soprattutto quando si utilizza un filtro dati locale.
Con il filtro Dati locali, possiamo selezionare un cluster e confrontare gli stati in quel cluster come mostrato nell'esempio seguente. Il grafico mostra come gli stati nel cluster 5 si confrontano tra loro.
Gli stati nel cluster 5 hanno valori di accessibilità nella parte alta e tassi di criminalità più elevati in posizione di ribasso, ma punteggi relativamente buoni per la cultura in rialzo.
L'analisi multivariata fornisce un altro insieme di strumenti che ci consentono di confrontare tutte le variabili contemporaneamente. Nel grafico a dispersione di seguito, puoi vedere dove molte delle variabili sono altamente correlate tra loro, ma quel tempo sembra essere abbastanza indipendente dalle altre variabili.
Abbiamo costruito un modello predittivo utilizzando un approccio ai minimi quadrati ordinari per mostrare quali fattori determinavano il valore dei nostri punteggi aggregati. Il modello mostra che il tempo è il fattore principale per un punteggio aggregato più elevato e che l'accessibilità può essere ignorata quando si prevede il punteggio aggregato. Un altro modo per pensare a questo è che l'accessibilità economica non fornisce alcun potere predittivo al modello una volta considerati gli effetti principali degli altri fattori. Il riepilogo del modello di adattamento mostra R alto 2 e alto R 2 Valori corretti e questi valori sono più vicini tra loro indicando un buon modello predittivo. Anche il valore p dell'analisi della varianza Prob > F è molto basso, il che indica che il modello è migliore della media nel prevedere i dati futuri.
Lasceremo a te indagare ulteriormente da solo con la tabella JMP allegata. Tutti i grafici e i modelli mostrati in questo post vengono salvati nella tabella dati in modo da poterli ricreare facilmente. Buona fortuna a trovare lo stato adatto alle tue esigenze in pensione!
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