지난달 돈( @DonMcCormack ) 우리를 하이브리드 접근 퇴직금을 인출하는 것. Don의 분석은 인플레이션 기반 접근 방식이 제대로 관리되지 않으면 부족분을 초래할 수 있음을 보여주었습니다. 있는 그대로의 경제 상황과 지난 몇 년 동안보다 높은 인플레이션을 고려할 때 인플레이션 기반 접근 방식이 특히 적절해 보입니다.
이번 달에 우리는 조금 더 가벼운 접근 방식을 취하고 편안한 은퇴 생활을 위한 최악의 주를 보여줄 것입니다. 이 데이터는 은행금리 2021년 기사이며 경제성, 범죄, 문화, 건강, 날씨 및 모든 개별 범주 점수를 합산하여 계산한 전체 총점을 포함한 여러 요소의 조합을 기반으로 합니다. 그들이 주에 점수를 매긴 방법에 대한 자세한 내용은 Bankrate 기사를 확인하십시오. 2021년 은퇴하기 가장 좋은 주와 최악의 주: 전체 50개 주, 순위
우리는 이러한 범주를 기반으로 한 그래프를 보여주고 점수가 높을수록 은퇴 비용이 더 많이 들고 삶의 질이 낮아질 수 있음을 나타내는 전체 점수를 제공합니다.
결과 중 일부는 당신을 놀라게 할 수 있지만 결국에는 상황에 가장 적합한 삶을 결정해야합니다.
아래에 표시된 첫 번째 그래프는 위에 나열된 모든 요인에 대한 총점을 기반으로 합니다. 파란색이 짙을수록 순위가 낮고 잠재적으로 은퇴 후 그곳에서 살게 될 것입니다. 노란색으로 단계를 낮추면 은퇴 후 더 나은 삶을 살 가능성이 높아집니다.모든 것은 상대적임을 기억하십시오. 당신에게 가장 좋은 것은 정말로 가장 중요한 것입니다.
아래는 주가 하락하는 곳을 볼 수 있는 경제성에 대한 것입니다. 주어진 주가 다른 주보다 더 나쁜 이유가 항상 분명한 것은 아니므로 이러한 견해는 약간의 빛을 비추고 더 나은 통찰력으로 이끄는 데 도움이 될 것입니다. 동일한 색상의 막대는 유사한 등급의 상태 클러스터에 속합니다. 이 그래프에서 메릴랜드가 눈에 띄지만 색상은 경제성뿐만 아니라 모든 기준을 기반으로 한다는 것을 기억하십시오. 경제성이 좋은 것으로 간주되는 주는 오른쪽에 있습니다.
그렇다면 종합 점수를 이끄는 것은 무엇입니까? 우리가 무엇을 배울 수 있는지 알아보기 위해 몇 가지 다른 분석을 살펴보겠습니다. 첫 번째는 계층적 클러스터링입니다. 모든 독립 변수를 기반으로 상태를 그룹화하는 방법은 무엇입니까? 계층적 클러스터링은 아래 덴드로그램과 같이 높은 수준의 유사성을 나타내는 개체를 쌍으로 만듭니다. 클러스터를 사용하여 위에 표시된 것처럼 여러 그래프에 색상을 지정했습니다.
제공된 데이터에만 기반한 5개의 클러스터가 있습니다. 나중에 참조할 수 있도록 클러스터를 데이터에 다시 저장했지만 클러스터는 무엇을 알려줍니까?
클러스터를 포함하는 병렬 플롯은 특히 로컬 데이터 필터를 사용할 때 좀 더 깊이 파헤치는 데 도움이 됩니다.
로컬 데이터 필터를 사용하여 아래 예와 같이 클러스터를 선택하고 해당 클러스터의 상태를 비교할 수 있습니다. 그래프는 클러스터 5의 상태를 서로 비교하여 보여줍니다.
클러스터 5의 주는 높은 면에서 경제성 가치를 가지고 있고 낮은 면에서 높은 범죄율을 갖지만 긍정적인 면에서는 문화에 대해 상대적으로 좋은 점수를 받습니다.
다변수 분석은 모든 변수를 한 번에 비교할 수 있는 또 다른 도구 세트를 제공합니다. 아래 산점도에서 많은 변수가 서로 높은 상관 관계가 있는 위치를 볼 수 있지만 해당 날씨는 다른 변수와 상당히 독립적인 것으로 보입니다.
우리는 어떤 요인이 총점의 가치를 주도했는지 보여주기 위해 보통 최소 제곱 접근 방식을 사용하여 예측 모델을 구축했습니다. 이 모델은 날씨가 종합 점수를 높이는 가장 큰 요인이며 종합 점수를 예측할 때 경제성을 무시할 수 있음을 보여줍니다. 이에 대해 생각하는 또 다른 방법은 다른 요인의 주요 효과가 고려되면 경제성이 모델에 예측력을 제공하지 않는다는 것입니다. 적합도의 모델 요약은 높은 R을 보여줍니다. 2 그리고 높은 R 2 조정된 값과 이러한 값은 서로 더 가까워서 좋은 예측 모델을 나타냅니다. 분산 분석 Prob > F p-값도 매우 낮으며, 이는 모델이 미래 데이터를 예측하는 데 평균보다 우수함을 나타냅니다.
첨부된 JMP 테이블을 사용하여 추가 조사는 귀하에게 맡기겠습니다. 이 포스트에 나오는 모든 그래프와 모델은 데이터 테이블에 저장되어 쉽게 다시 만들 수 있습니다. 은퇴 후 귀하의 필요에 맞는 주를 찾는 행운을 빕니다!
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