私はこのトピックビルが大好きです。手頃な価格と犯罪は、見つけて防御できる実数の指標です。ウェルネス、文化、天気はもっと解釈に任されていると思います。天気に注目すると、バーモント州が11位にランクされ、ニューハンプシャー州が天気予報で45位にランクされているのは奇妙です。また、ケンタッキー（2位）とウェストバージニア（3位）の平均天気がハワイ（9位）よりも優れているとは言い難いです。
ねえピート、
ブログをチェックしてくれてありがとう！
記事で使用されている重み付けに同意しなかったため、累積値を使用しました。それらをランク付けするための最良の方法でもない可能性がありますが、それは物事を少し変えました。
私はウェルネス、文化、天気のスコアリングであなたと一緒にいます。
明細書
先月、ドン（ @DonMcCormack ）私たちをより深く掘り下げましたハイブリッドアプローチあなたの退職貯蓄を引き出すために。 ドンの分析は、インフレベースのアプローチが正しく管理されない場合、不足を生み出す可能性があることを示しました。 経済の現状とインフレ率が長年よりも高いことを考えると、インフレベースのアプローチは特に適切であるように思われます。
今月は少し軽いアプローチを取り、快適な引退を生きるための最悪の州がどこにあるかを示します。 このデータは、2021年のBankrateの記事からのものであり、手頃な価格、犯罪、文化、健康、天気、およびすべての個々のカテゴリのスコアを合計して計算した全体的な集計スコアなど、いくつかの要因の組み合わせに基づいています。 彼らが州をどのように採点したかについての詳細は、Bankrateの記事をチェックしてください。引退のための最良および最悪の州2021：すべての50州、ランク付け
これらのカテゴリーに基づいたグラフを表示し、全体的なスコアを示します。スコアが高いほど、退職金が高く、生活の質が低い可能性があることを示します。
結果のいくつかはあなたを驚かせるかもしれません、しかし結局、あなたはあなたの状況に最もよく合うどこに住むかについて決定をする必要があります。
以下に示す最初のグラフは、上記のすべての要因の集計スコアに基づいています。 青が濃いほど、ランキングは低くなり、引退時にそこに住む可能性が低くなります。 スケールを黄色に下げると、退職後の生活をより良くする可能性が高まります。すべてのものが相対的であることを忘れないでください。 あなたにとって最良のものは、本当に最も重要なことです。
以下は、州がどこに該当するかを確認するための手頃な価格の外観です。 特定の州が他の州よりも悪い理由は必ずしも明らかではないため、これらの見解は、いくつかの光を当て、より良い洞察につながるのに役立ちます。 同じ色のバーは、同様に評価された状態のクラスターに属します。 メリーランドはこのグラフで際立っていますが、色は手頃な価格だけでなくすべての基準に基づいていることを忘れないでください。 手頃な価格であると考えられる州は右側にあります。
では、何が総合スコアを推進しているのでしょうか。 何を学ぶことができるかを確認するために、いくつかの異なる分析を見てみましょう。 最初は階層的クラスタリングです。 すべての独立変数に基づいて、状態はどのようにグループ化されますか？ 階層的クラスタリングは、以下の樹状図に示すように、高度な類似性を示すオブジェクトをペアにします。 上記のように、クラスターを使用していくつかのグラフに色を付けました。
提供されたデータのみに基づいた5つのクラスターがあります。 将来の参照のためにクラスターをデータに保存し直しましたが、クラスターは何を教えてくれますか？
クラスターを含む並列プロットは、特にローカルデータフィルターを使用する場合に、もう少し深く掘り下げるのに役立ちます。
ローカルデータフィルターを使用すると、次の例に示すように、クラスターを選択してそのクラスターの状態を比較できます。 グラフは、クラスター5の状態を相互に比較して示しています。
クラスター5の州では、手頃な価格の値が高い側にあり、犯罪率が低い側にありますが、文化のスコアは高い方に比較的良好です。
多変量解析は、すべての変数を一度に比較できる別のツールセットを提供します。 以下の散布図では、変数の多くが互いに高度に相関している場所を確認できますが、その天気は他の変数からかなり独立しているように見えます。
通常最小二乗アプローチを使用して予測モデルを構築し、どの要因が集計スコアの値を駆動しているかを示しました。 このモデルは、天気がより高い集計スコアの最大の要因であり、集計スコアを予測するときに手頃な価格を無視できることを示しています。 これについて考える別の方法は、他の要因の主な影響が考慮された後は、手頃な価格がモデルに予測力を与えないということです。 適合のモデル要約は高いRを示しています2と高いR 2調整された値、およびこれらの値は互いに接近しており、優れた予測モデルを示しています。 分散分析の確率>Fp値も非常に低く、これは、モデルが将来のデータを予測する際の平均よりも優れていることを示しています。
添付のJMPテーブルを使用して、ご自身でさらに調査することをお任せします。 この投稿に示されているすべてのグラフとモデルは、簡単に再作成できるようにデータテーブルに保存されています。 引退のニーズに合った状態を見つけて頑張ってください！
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